Что нужно уметь и знать, чтобы стать биоинформатиком? Какими программами надо владеть и какие знания должны быть?

Путь в биоинформатики недолог (от 4 до 10 лет), но тернист (затем вы будете совершенствоваться всю жизнь, закончив обучение в вузе), вам необходимо овладеть для начала математическим аппаратом этой науки, освоить линейную алгебру, дискретную математику, теорию множеств, математический анализ и многие другие разделы математики. Нормальным биоинформатиком нельзя стать не зная хотя бы 3-5 языков программирования (Python, R, несколько вариантов Java, Perl, C++ и многие другие), поскольку каждая задача требует очень разнообразных вычислительных операций, да и не все алгоритмы можно с успехом реализовать на некоторых языках, как и интерфейсы. Едва ли не важнее ,чем просто знание языка программирования - знание теории алгоритмов, иначе у вас будут существенные сложности с алгоритмизацией и решением своих задач. После освоения теории алгоритмов следует переходить к Data Science и биостатистике, теории информации (если собираетесь изучать сигналы), без них вы не сможете толком анализировать свои датасеты, даже умея писать скрипты. Абсолютно необходимо знание молекулярной биологии и молекулярной генетики, геномики и постгеномных наук(эпигеномика, транскриптомика, протеомика и т.д.). Желательно уверенно ориентироваться в биотехнологии.
Если вы желаете стать структурным биоинформатиком - то без базоваой биофизики, физики белка и нуклеиновых кислот вам не обойтись, также пригодятся хемоинформатика и стат-физика со стерео и физ-химией поверх базиса в программировании.
Если вы хотите специализироваться на системной биологии чего-нибудь, то изучайте усиленно теорию графов, теорию информации, не забывая о глубоком машинном обучении.
Однако, ваша ценность, как научного сотрудника в любой биологической области, где применяется биоинформатика всегда будет определяться только тем , насколько глобально вы мыслите в рамках синтетической теории эволюции и принятых в области теорий, какие постулаты вы хотите пошатнуть или открыть своими теоретическими построениями, насколько глобальные задачи перед собой ставите и насколько оригинально их решаете.
Хотя и в очень сфокусированных вопросах биоинформатики можно добиться многого... в отличие от мокрых биологов вы будете ограничены только своей креативностью и вычислительными мощностями (хотя... последнее не проблема), в то время как обычным адептам автоматической пипетки нужно колоссальное финансирование, чтобы творить свободно.
В биоинформатике есть своя прелесть, как и в любой другой биологической дисциплине. Самое любопытное, что как раз готовыми программами вы будете пользоваться нечасто, если вы не структурный биоинформатик. А вот собирать скрипты из десятков и сотен написанных вами и кем-нибудь фрагментов вы будете регулярно, в биоинформатике много готовых решений, но практически каждое требует кастомизации под задачу.