BioSejo

esto es —como [casi] diría Voet,D. et al. en el subtítulo de su libro de bioquímica— "Mi Vida a Nivel Molecular"… blog de sejo con colaboración de la sejoina, la sejosa, la sejasa, el sejinTriFosfato, y otras c-osas y cos-inas más

Retomando el post de ayer, aquí iré escribiendo síntesis de las diferentes respuestas que he ido (y seguiré, supongo) recibiendo. Esto con el fin de compartirles mi experiencia, y para irme ayudando a analizar los datos jeje.

La metodología de enviado fue la siguiente: primeros 30 mails enviados a las 19:03 horas, los siguientes 30 mails a las 20:06, y los últimos 42 (¡sí, 42!) a las 21:10, todo del 19 de junio de 2009.

Este es el correo que envié (está en función de X, donde X es el primer nombre del estudiante). Gracias a Mariana G., Ruth J. y Martha V. por su ayuda:

Dear X

My name is Jose Manuel Vega-Cebrian. I’m a freshman in Biomedical Engineering at the Tecnologico de Monterrey (ITESM) at Mexico City.

After graduation, I am very interested in pursuing the Brain and Cognitive Sciences graduate program. Given your experience, I would like to ask you for some advice.

Over the last few months, I have been thinking about pursuing a major in Electrical Engineering instead. My goal would be to have more engineering tools for my further studies in Neuroscience. Based on your courses, which focus do you think would be more useful to have as an undergraduate? Are there any courses which you would recommend I take to build a stronger background?

I greatly appreciate any guidance you could provide.

Best,

Jose Manuel Vega-Cebrian

A continuación enlistaré síntesis de las respuestas en orden de llegada, con la hora de la Ciudad de México (CDT) con la que aparece en mi bandeja de entrada de Gmail. Omito los nombres para respetar la privacidad, por lo que los enumeraré, y por cuestiones de estadística colocaré una H en el caso de que sea hombre, o una M en el caso de que sea mujer.

Lista de respuestas:

19 de junio:

1 H (20:14): Gustoso a responder cualquier pregunta del programa. Estudió ingeniería biomédica. Su programa cubrió mucho de ingeniería electrónica (EE) pero lo que tomó de biología le sirvió en el MIT para aspectos de neurociencia celular y molecular. Como sea su amigo (que aparece listado aquí con el número 7) es EE y también le fue bien. Depende qué tipo de investigación quiero hacer, según la rama son las habilidades requeridas. Ofrece ayuda para responder más preguntas.

2 H (20:41): Más que feliz en ayudarme. En su carrera se enfocó a biología, psicología, neurociencias. Muchos compañeros tienen antecedentes más ingenieriles/matemáticos. En un principio se sintió en desventaja. Por otro lado, piensa que lo que estudió en la carrera le sirve para tener una visión más trascendental de lo que hace. Tuvo que ponerse al corriente en matemáticas con undergrads, y ahora ya se siente bien con esos temas. Pasó mucho tiempo haciendo investigación en la carrera. Lo que deba estudiar depende de mis intereses exactos en neurociencias. Necesario conocimiento en cálculo, ecuaciones diferenciales, probabilidad, biología fundamental, ciencias computacionales. Ofrece ayuda para responder más preguntas.

3 M (21:26): Sugiere aprender a programar muy bien al menos en MATLAB. Desearía haber tomado 4 semestres completos de matemáticas y ser más versada en estadística. Tomar clases de neurociencia. Lo más importante para grad school es tener experiencia en investigación. Pregunta si aquí hay laboratorios de neurociencia en los que pueda trabajar, y qué tipo de cosas quiero estudiar en neurociencias.

4 M (21:34): Es buena idea tener bases sólidas en física e ingeniería en la carrera porque muchas ramas de neurociencia requieren pensamiento cuantitativo. Muchos breakthroughs tecnológicos en neurociencia y otras áreas biológicas dependen fuertemente de la combinación de física e ingeniería con biología. Es más fácil aprender técnicas experimentales de biología al trabajar con neurociencia, que tener que aprender las bases de física e ingeniería. Ella no tiene ese background, pero varios de sus amigos y su esposo sí, y esto sugiere tomar él: Física general (mecánica, electromagnetismo, termodinámica, óptica), mecánica estadística, física atómica, óptica, programación (preferentemente profundizar en estructura de datos y algoritmos), análisis de circuitos eléctricos, diseño de circuitos eléctricos (digitales y análogos), señales y sistemas (análisis Fourier de sistemas lineales), machining. Para aprenderlo, requerido cálculo (incluyendo análisis vectorial y cálculo multivariable), álgebra lineal. Otras materias de matemáticas que pueden ser útiles son ecuaciones diferenciales ordinarias, análisis numérico, probabilidad y estadística, procesos estocásticos. Sí me inclino más a la teoría, convendría más bien estudiar física por el contenido de matemáticas y física.

5 H (22:06): Pregunta qué aspecto de neurociencia me interesa más, porque tienen diferentes enfoques y especificando me podría responder mejor.

6 M (22:30): Estudió ciencias de la vida, su tesis fue en un laboratorio de biofísica. Por experiencia piensa que para investigar en neurociencias conviene estudiar física aplicada o EE, porque refuerzan la habilidad cuantitativa, que es muy útil para la investigación. Luego se puede contribuir estudiando biología o neurociencias, pero eso más bien es sólo aprenderse hechos. En la actualidad los neurocientíficos exitosos vienen de un área diferente a la biología y luego se hacen famosos por inventar nuevas técnicas o métodos por sus antecedentes fuertemente cuantitativos. Ella va a los departamentos de física y EE para reforzar sus habilidades de análisis, lo que le sirve para tener nuevas ideas. Ofrece ayuda para responder más preguntas.

7 H (22:44): Neurociencia es un campo grande, donde ha visto que conviene tener antecedentes ingenieriles (él estudió ingeniería en sistemas). Habilidades que piensa son importantes: análisis cuantitativo: estadística, procesamiento de señales, programación (MATLAB), algoritmos; circuitos eléctricos. Es bueno saber de física básica y química, así como de biología molecular y genética. Suena mucho, pero no hay que saberlo todo (él dice que él no lo sabe). Importante disfrutar lo que estudio y pensar más en el material que en memorizar.

20 de junio:

8 M (00:21): Definitivamente escogería EE, luego se puede aprender lo biológico. Hay muchas personas en el campo que empezaron como ingenieros. Tengo razón en adquirir más herramientas en EE, que también son herramientas más útiles en general en el caso de que cambie de opinión. Habilidades que considera más importantes en neurociencia (que desearía haber estudiado de undergrad) son las de saber cómo funciona el equipo, poder arregarlo y construirlo, y ser un programador decente. Matemáticas. Es su perspectiva, debería preguntarle a las más personas posibles [eso merece un “jejeje” :P]

9 H (01:37): El nombre de mi carrera no importa, menos en el departamento de admisiones de BCS. Además de conocimientos generales, las materias más útiles para un graduate program es probablemente estadística. Si vengo de EE o ciencias computacionales, machine learning también aplica mucho. La gente que entra en BCS tiene diversos intereses y antecedentes, por lo que lo mejor es trabajar en lo que sea que me interese más.

10 M (08:18): Camino interesante, hay muchos avances tecnológicos para técnicas neurocientíficas, pero ella no sabe mucho al respecto. Si quiero hacer herramientas ingenieriles para mejorar métodos de neurociencia en el futuro, piensa que EE es el camino. Un background en EE es muy valioso para cuando me enfoque más a neurociencias. Tomar clase de biología molecular y celular, estadística, ciencias computacionales (algoritmos eficientes y/o estructura de datos). Algo importante para entrar a BCS es tener experiencia de investigación en un laboratorio. Hay muchas formas, programas de verano en mi universidad [don’t think so jeje] o en otras, buscar ser asistente de laboratorio.

11 H (08:23): Le parece pronto estar pensando acerca de lo específico de grad school. Neurociencia es amplio, no se preocuparía por clases o carreras en específico. Una ingeniería es un buen background para otros campos también. Clases que valgan la pena depende de los planes y profesores en mi universidad. Tomar clases que encuentre estimulantes y retadoras, encontrar mis fortalezas. En grad school no importa qué hice como undergrad, mientras sea capaz de aprender cualquier cosa que se interponga en mi camino.

12 H (08:57): Muy feliz de ayudarme, pregunta que quién me dio sus datos para pedirle consejo [jeje]. No es que le importe mucho porque él también planeó su carrera preparándose para hacer neuroingeniería, y le escribió a muchas personas preguntando cosas similares. Si me interesa systems neurocience, que es lo que él hace, recomienda clases de procesamiento de señales, modeling, feedback/control. También clases de matemáticas avanzadas tanto para ingeniería como para neurociencia computacional. Matemáticas esenciales incluiria álgebra lineal, ecuaciones diferenciales ordinarias y parciales, análisis complejo y real, teoría de probabilidad y especialmente estadística. Estadística es importante porque en neurociencia debes saber cómo analizar creativamente datos muy complejos, lo que implica herramientas de matemáticas y de ingeniería. Recomendaría clases de neurociencia, porque llega gente con backgrounds fuertes en biología/neuro o ingeniería/mate, pero es raro ver alguien con las dos cosas. Él tomó principalmente clases de matemáticas y de ingeniería con algo de neurociencia, lo cual considera importante, pero piensa que lo que más recuerdas es lo que hayas hecho con las manos. Las clases te dan herramientas, y trabajar en un laboratorio te da la oportunidad de aplicarlas y sentirte motivado de aprenderlas. En su caso le sirvió para tomar clases retadoras. Buscar experiencia en investigación, si no hay mucho en mi universidad, aplicar a programas de verano con investigación que me interese, incluyendo el MIT, porque el MIT usa estos programas como recruitment tool. Hacer investigación científica original es muy difícil y retador, lo cual es gratificanete pero puede ser frustrante. Entre más preparado esté para eso es mejor, y sólo se logra prepararse haciendolo. Si puedo hablar inteligentemente acerca de mi investigación original en las entrevistas para grad school, estaré muy bien, porque los profesores no esperan que seas experto en su campo de trabajo, pero estarán muy impresionados si soy un experto en el mío. Neurociencia es muy amplio, por lo que por el momento me conviene permanecer flexible. Es bueno tomar diferentes tipos de clases para darme perspectiva en qué soy mejor y cómo aplicarme mejor en una pregunta que encuentre interesante. Empezar investigación en un laboratorio tan pronto como se pueda, y variarle para conocer diferentes ambientes. Se pueden hacer rotaciones en grad school, pero puede ayudar mucho haberlo hecho antes. Ofrece ayuda para responder más preguntas.

13 H (09:09): Le agrada saber de mi interés en el programa, piensa que es muy buen programa. Es difícil dar asesoría general acerca de clases de undergrad. Hay gran variación en programas de ingeniería biomédica y electrónica, y hay gran variación en los prerequisitos dependiendo de qué quiero hacer en neurociencia. Hablando en general, un fuerte background en ingeniería y matemáticas me permitirá hacer lo que sea,  y un background en biología puede ayudar también. Si mi carrera cubre eso, puedo escoger basado en mi interés.

14 H (09:42): Se siente halagado de que le pida su opinión porque es estudiante de primer año, recomienda comparar su asesoría con la de otros. Piensa que lo que tome de undergrad no es importante comparado con tener gran experiencia en investigación (tener una relación de largo plazo con un profesor, tener un proyecto o parte de, y publicarlo). Piensa que es lo más importante que hay que hacer antes de aplicar. Todas las personas que conoce ahí lo hicieron. Además, si mi meta es específicamente ir al MIT, por mucho lo mejor que puedo hacer (además de lo ya mencionado) es conocer a faculty members. Pasar un verano ahí podría ayudarme mucho. De clases debería tomar cualquier cosa que me interese. No cree que se fijen mucho en mi carrera o mis clases, él no tomó biología, química o neurociencia y aún así entró, aunque le ha dificultado un poco la situación. Las habilidades ténicas útiles en neurociencia son muchas, incluyendo programación, diseño de circuitos, biología molecular, estadística. Tener gran conocimiento técnico puede ser útil en investigación, pero parte de lo interesante ahí es que puedes hacer lo que quieras. Si me gusta aprender cosas técnicas, me irá bien en la investigación, y entonces sólo debería escoger las cosas técnicas que más me agradan por el momento.  Finalmente dice que tal vez nos veamos en unos años [estaría muy bueno jejeje]

15 H (10:37): No hace exactamente neurociencia sino cognitive modeling, no está seguro de ser el más apropiado para responder. Recomienda preguntar a gente de otros laboratorios de neurociencia en el MIT [jejejeje]. En su experiencia, tener mucho background en matemáticas le ha sido muy útil, porque entre más sepas, más cosas útiles puedes hacer. Recomienda para aplicar a una escuela, escribir a los profesores de cada departamento con los que quisiera trabajar; esto ayuda mucho para entrar.

16 H (12:45): EE o ingeniería biomédica son buen background para BCS, junto con algunas clases de neurociencia. Es muy bueno un background fuerte en matemáticas. Un aspecto importante es tener experiencia en investigación, por lo que obtener alguna internship en un laboratorio sería útil tanto para entrar a un programa de neurociencia como para descubrir bien qué quiero hacer en grad school.

17 H (13:04): Le agrada que me interese la neurociencia. Supone que me interesa un enfoque ingenieril aplicado a ésta. Hay varias personas con las que trabaja que se dedican a hacer herramientas para estudiar mejor al cerebro. No importa mucho si estudio EE o ingeniería biomédica, pero recomienda tomar clases de introducción a neurociencias o a biología molecular. Pregunta si hay investigación que hacer en mi universidad, porque recomienda mucho involucrarse en investigación, no sólo para definir en lo que estoy interesado, sino para hacerme un mejor candidato para grad school [lo dijo al revés que el anterior jeje]. Ofrece ayuda para responder más preguntas.

18 H (15:51): Me ve en buen camino para aplicar a BCS. Piensa que es mejor estudiar EE o ingeniería biomédica que neurociencia o psicología, es más fácil retomar lo de neurociencia en grad school que desarrollar las habilidades cuantitativas. Entre EE e ingeniería biomédica, dice que yo decida [jeje], que cualquiera de las dos puede darme un muy buen background, y que escoja la que me parezca más emocionante y la que tenga mejores profesores en el Tec. Aréas cuantitativas que recomienda: álgebra lineal, teoría de probabilidad, estadística, ecuaciones diferenciales, procesamiento de señales (transformada de Fourier y análisis de sistemas lineales). Me servirá en grad school y después, piensa que esos temas están más alineado con EE, pero que BE está bien si añado esas cosas. Además, recomienda electricidad y magnetismo, y mecánica estadística. Como neurociencia es un tipo de biología, recomienda en orden de importancia saber acerca de bioquímica, genética y química orgánica. Además, si se puede, cosas específicas de neurociencia, etología o ciencia cognitiva. Encontró beneficioso estudiar una clase de neuroanatomía de medicina, su única clase de neurociencia antes del MIT. Luego, dice que como hablo español, me recomienda un libro del más “pre-eminente neurocientífico”, Santiago Ramón y Cajal, en cuanto a hacer ciencia bien. Se llama Los tónicos de la voluntad – Reglas y consejos sobre investigación científica, y me puso el link al libro en español y en inglés [super buen plan]

19 H (16:00): Siempre recomienda a los undergrads tomar tantas clases de ingeniería “dura” como sea posible. Piensa que EE o ingeniería biomédica pueden servir bien. Especificamente recomienda dominar: De la parte EE: técnicas tradicionales de procesamiento de señales lineales no variantes en el tiempo, probabilidad, procesos estocásticos, técnicas de procesamiento de señales digitales, electrodinámica básica, circuitos análogos y digitales. De la parte bio: neurofarmacología, bioquímica. De ciencias computacionales: introducción a algoritmos, complexity theory / theory of computation, introducción a inteligencia artificial. Buen background en estadística. Si estoy interesado en systems neuroscience, que es lo que él hace, pasaré como la mitad del tiempo analizando datos, lo que generalmente implica escribir mucho software. Por lo tanto recomienda aprender a usar MATLAB, python, C, C++, o similares, y tomar el tiempo de aprender los principios de ciencias computacionales detrás de ellos.

20 H (16:16): Le agrada que esté interesado en BCS, es un programa muy bueno si me gusta la neurociencia y estoy muy motivado en contribuirle. No hay duda de que conocimiento en EE me ayudará a ser exitoso en neurociencia, especialmente cuando tiene que ver con construir nuevas herramientas. Como sea, es cierto que mi undergrad puede influenciar cómo abordo los problemas, pero tiene poco que ver con mi capacidad de ser bueno en la investigación. Lo más importante es que me guste lo que estudio, lo que permitirá sacar el mayor provecho del undergrad. Estudió neurociencia, y tuvo que hacer cierto catching up en habilidades de análisis cuantitativo de datos, aunque no se siente en desventaja porque todos llegan a grad school con mucho que aprender. Dice que lo bueno del MIT es sus recursos, y si quieres aprender algo, hay alguien que te puede enseñar. Recomienda estudiar EE sólo si per se el material me parece interesante. Si no, estudiar lo que más disfrute y contribuirle con clases de neurociencia y matemáticas (específicamente álgebra lineal y procesamiento de señales). Recomienda involucrarse en investigación lo más pronto posible. Me ayudará en la admisión, me ayudará a definir qué quiero estudiar, y me expondrá a las cosas a las que me enfrentaré en grad school. Ofrece ayuda para responder más preguntas.

Update (20 de junio, 21:56):

21 H (21:30): Su trabajo es más bien celular /molecular e implica poco de programación o matemáticas. Recomienda contactar a gente de otros laboratorios con enfoque en sistemas para que me asesoren. Dice que puedo encontrar sus mails en internet si le busco [jejejeje]

Update (21 de junio, 20:38):

21 de junio

22 M (15:31): Las clases requeridas para BCS son mínimas. Se toman clases intensivas en systems neurocience, y clase ya sea en neurociencia molecular o en ciencia cognitiva, además de clase en estadística. Las demás clases, 5, son libres, mientras convenza al departamento de que son útiles para mi investigación. Gente llega al programa con muy diferentes backgrounds, varios de biología, neurociencia, matemáticas, inteligencia artificial, psicología. Para grad school es importante saber qué tipo de investigación quiero hacer y por qué. Es muy recomendable tener experiencia en investigación, tanto para saber que quiero ser investigador, como para tener idea de cuáles son las cosas que me gustan. Por otro lado, me ayudará en la admisión. Por el momento dice que estudie lo que sea que me interese más, y que me involucre en investigación tan pronto como pueda. Cuando revise graduate programs, que mire a los profesores que trabajan en qué proyectos, y encuentre un departamento con más de un laboratorio que trabaje en cosas que me interesen. Hay varios programas interesantes en BCS.

23 H (19:22): Agradece el mail y pregunta que dónde lo encontré. Dice que en cuanto a escoger qué estudiar, que estudie lo que más me interese. Pregunta si estoy 100% seguro de querer ir a grad school en neurociencia. Dice que él no, que quería iniciar una compañía, y terminó estudiando ingeniería mecánica, arte y ciencias computacionales porque fue lo que le pareció más interesante. Le han servido en grad school, pero piensa que hay que estudiar lo que más disfrutes. Dice que no puede dar mucho advice sin saber mucho acerca de mí, por lo que ofrece más ayuda.

Update (22 de junio, 22:52):

22 de junio

24 H (08:11): Estudiaría EE entendiendo lo más posible de teoría de probabilidad y procesamiento de señales.

25 M (09:56): Está impresionada de mi planeación. Hay gente en el MIT combinando EE con neurociencia, me pone los links de los laboratorios. Su experiencia es alejada de neuroingeniería, ella es más bien de biología molecular y de bioquímica que está trabajando con el cerebro. Como sea manda copia del mail a un compañero suyo [cuya dirección de correro es de Harvard jeje] que está más involucrado con la parte ingenieril, y me puede ayudar. Es más fácil ser ingenierio y luego “biólogo” que al revés. Recomienda que tome clases introductorias de biología y neurociencia para familiarizarme, pero enfocarme a la ingeniería.

26 M (11:49): Aprecia mi interés, pero se pregunta por qué la contacté. Ella no tiene esos backgrounds, pero conoce gente que le ha ido bien viniendo de los dos. Sería de ayuda hablar con neurocientíficos en México, me recomienda a R. Romo [que está en el depto de biofísica en el Instituto de Fisiología Celular de la UNAM]

27 M (13:20): El departamento es muy variado y depdende si quiero ir a neurociencia celular, systems neurocience, cognitive science o computational. Me recomienda visitar el sitio de internet. Y más importante, obtener experiencia de investigación en un laboratorio estudiando las preguntas que pienso me interesan para grad school.

28 H (14:33): El criterio más importante para admisión en grad programs en EEUU es potencial de investigación, demostrado mejor trabajando en un laboratorio en un proyecto relevante e idealmente publicar o presentar un proyecto. Mi background en investigación y referencias van a dominar en cualquier proceso de admisión, por lo para cualquier enfoque que tome debo involucrarme con gente con trabajo potencialmente publicable. El campo en neurociencia que me interese va a definir las clases a las que me debo enfocar. Debería preguntar en mi universidad en qué áreas son mejores. Luego me recomiendo una clase disponible en el MIT OpenCourseWare, y otras páginas de internet [masivamente buen plan].

29 H (14:54): Me pregunta si conseguí su nombre de Ruben Morales-Menendez, para mandarle saludos. Dice que su background es de ciencias computacionales, y se intereso en el cerebro por estudios de AI. Sigue haciendo modelos computacionales, pero ahora inspirados biológicamente. No tiene mucha idea de qué implica la carrera de ingeniería biomédica, pero entre esa y EE piensa que BE puede ser más relevante para lo que se hace ahí. EE sería útil para electrofisiología, pero estudiarla completa sería demasiado. Finalmente me pregunta qué parte de investigación me interesa.

30 H (14:59): Agradece que le pregunte, y piensa que está bien que ya esté pensando desde ahorita en eso. Siendo perfectamente honesto, BE o EE sirven bien para el posgrado en neurociencia. Me dice las diferentes áreas que hay en BCS. Conoce más EE enfocados a sistemas y BE enfocados a la línea celular-molecular, pero eso no implica nada. Recomienda tomar clases de introducción a principios de neurociencia. No tiene background ingenieril, por lo que no sabría recomendar qué cosas serían las más pertinentes.Recomienda investigar los diferentes laboratorios, y escribir y preguntar. Mis intereses determinarán qué haré. Me ofrece ayuda a contestar más preguntas, a contactar gente. Me pide que lo mantenga informado por favor.

31 H (16:20): Le agrada que esté interesado y quisiera ayudar, pero no está seguro de ser con quien quiero hablar. Me pregunta de dónde conseguí su correo [jeje]. Me pregunta qué investigación me interesa, ya sea para asesorarme o para dirigirme con la persona apropiada.

32 M (19:49): No está segura de qué clases se dan en cada carrera, pero programación y matemáticas me servirán. También recomienda un conocimiento básico de biología y neurociencia.

(Update, 23 de junio, 16:44)

23 de junio

33 M  (14:20): Es definitivamente bueno tener un buen background en ingeniería si estoy interesado en neurociencia experimental. Por otro lado, también es útil haber llevado materias de biología molecular y neurobiología, porque la biología molecular da poderosas herramientas genéticas para explorar el cerebro, y es importante saber cómo funcionan. La ingeniería ayuda a juntar buenos datos, y da herramientas para analizarlos e interpretarlos. Si le digo qué áreas me interesan, me responderá más específicamente.

34 M (16:11): Me pregunta cuál es mi deseo último de carrera, porque el programa de BCS está diseñado para gente interesada en ser profesores de universidad y así. Opina que haber estudiado ingeniería [computacional] fue una desventaja para ella porque muchos estudiantes tienen un background más bio/neuro, por lo que les iba bien fácilmente en las clases requeridas. Piensa que depende de qué track quiero. Las habilidades más valiosas son: ser capaz de programad en MATLAB, conocimiento significativo de neurociencia (si escojo las tracks más bio), experiencia en investigación relacionada con neuro, es decir haber presentado un poster en una conferencia o publicado un artículo antes de aplicar por la admisión (dice que ella hizo los dos), y tener idea de qué me interesa. Piensa que la ingeniería le ha ayudado mínimamente en BCS, y dice que tome en cuenta que ella eligió el track de systems neuroscience.

(Update: 23 de junio, 20:37)

35 H (20:05): Agradece. Recomienda mucho tener un buen background en ingeniería, especialmente ciencias computacionales, porque parece que hay una gran demanda por buenos científicos computacionales en neurociencia.

(Update: 24 de junio, 23:02)

24 de junio

36 M (14:18): Probablemente EE no esté tan relacionada con neurociencia como BE. Tomar clases de neurociencia me ayudará a decidir si quiero hacer grad school en eso. Recomienda escoger clases que me interesen, y aunque no estén relacionadas con neurociencia, luego puedo cambiar mi área de investigación.

37 H (20:54): Me dice que revise en el sitio web por las clases recomendadas como background.

(Update: 26 de junio, 14:25)

25 de junio

38 M (22:36): Pide disculpas por no responder antes. Hay gente que viene de neurociencia, otros de biología, ciencias computacionales o ciencias cognitivas. Es posible que vengan de ingeniería, y eso es valioso en algunos laboratorios. Me pregunta qué enfoque quiero yo. El departamento de BCS es mayoritariamente basado en investigación, aunque hay clases obligatorias.

Es todo por el momento, próximamente el post con el análisis de las respuestas.

pues ve, es via bluetooth para que el “cerebro” no ande viajando ahí libremente, supongo que tiene que estar en condiciones especiales

4 Comments

  1. ¿No le gustaría estudiar mejor ciencias del lenguaje? jejeje usted es buenísimo para el análisis del discurso y del contenido! =P

  2. Si lo leo como un comentario irónico, me río, y usted hablaba seriamente, entonces se equivocó al decir que soy buenísimo en eso.
    Si lo leo como un comentario serio, lo agradezco, y usted hablaba irónicamente, entonces acertó al ironizar que soy buenísimo en eso.
    ¿Hay forma de que en verdad sea buenísimo en eso? jajajaja

  3. Esa argumentación que usted ha dado, prueba que yo hablaba en serio! jejeje

  4. m4ri
    2:26 pm on June 21st, 2009

    Jaja esta es demasiada info !!! bueno ya tienes que hacer y no sentirte “inutil” en el verano 😛