药企R公司前沿信息_国药控股不是纯国企(2024年12月实时热点)
全球药企Revity(NYSE: RVTY)即将在11月21日举办投资者日活动,届时将介绍关键商业计划、运营成就和未来财务展望!这次活动将帮助投资者更加了解公司战略及其未来方向。 Revity近期进行组织架构调整,以更好地满足客户需求,自2024财年起,公司将大多数应用基因组学业务整合到新的生命科学解决方案业务中,旨在精简运营、提升客户关注度。 新的生命科学报告部门将于2025年开始运作,包含生命科学解决方案和软件,而诊断报告部门则聚焦免疫诊断与生殖健康。Revity首席执行官Prahlad Singh表示:“这些改变将加深与客户的联系,专注于提供适应客户不断变化需求的创新。” 资者日活动将提供核心的财务数据,让大家更好地理解这次重新分段给未来业绩带来的影响。 젤𝠨🙤化会带来怎样的市场反响?对Revity未来的发展有何看法?欢迎在评论区分享你的观点! #Revvity# #投资者日# #生命科学解决方案##Revvity# #投资者日# #生命科学解决方案#
女生必考证书清单,提升自我价值! ✨这些证书可能现在看起来小众,但未来会非常受欢迎哦! [一R] 档案管理员 薪:7000+ 报考条件:满18周岁 考试时间:每个月都有 ⠥𘚦:事业单位、高校、档案馆、博物馆 证书:事业单位发行 [二R] 手工编织工艺师 蠦薪:8000-16000 𖠦娀条件:满20周岁 考试时间:每个月都有 ᠥ𘚦:时装和服饰行业、艺术与工艺品市场、自由职业 证书:事业单位颁发 [三R] 公共营养师 月薪:10000-15000 报考条件:满20周岁、中专及以上 考试时间:每年3~4次 堥𘚦:医院、体检中心、食品、母婴公司、养老院等 证书:营养学会/人社证书 [四R] 插画师 ️ 月薪:7000-20000 报考条件:满18周岁 考试时间:每个月都有 蠥𘚦:书籍、杂志、报纸等刊物绘制、游戏和影视行业 证书:全国工商联证书 [五R] 健康管理师 堦薪:8000-15000 报考条件:满21周岁,中专及以上 考试时间:每年3~4次 堥𘚦:医院、体检中心、药企、诊所、健康管理公司等 证书:职业技能等级证书 [六R] 宠物殡葬师 𞠦薪:7000-12000 𖠦娀条件:满18周岁 考试时间:每个月都有 就业方向:宠物医院、猫狗用品、宠物殡葬店、自主创业等 证书:中管院证书 [七R] 托育师 𖠦薪:5000-10000 颀砦娀条件:满20周岁 考试时间:6/12月 력𘚦:早教中心、托育中心、亲子园、月子中心、幼儿园 证书:人事人才网证书 [八R] 心理咨询师 젦薪:10000-20000 颀娀条件:满21周岁 考试时间:5/8/11月 堥𘚦:学校、医院、辅导班、心理咨询工作室、个人副业 证书:中科院/人社证书 [九R] 图书管理员 月薪:7000-13000 报考条件:满18周岁 考试时间:每个月都有 ️ 就业方向:学校、图书馆、大型书店、事业单位、教育单位等 证书:中国未来研究会证书 [一R] 育婴师 𖠦薪:8000-13000 颀砦娀条件:满20周岁 考试时间:每年3~4次 ᠥ𘚦:母婴公司、家政、月子中心、早教、托育机构等 证书:职业技能等级证书 [一R] 化妆/美容师 月薪:5000-10000 𘠦娀条件:满18周岁 考试时间:每个月都有 蠥𘚦:新娘跟妆、自由化妆师、影楼化妆师、讲师等 证书:职业技能证书 [一R] 企业人力资源 ⠦薪:6000-10000 颀娀条件:满21周岁 考试时间:每年3~4次 ⠥𘚦:企业人资公司、咨询公司、猎头公司、事业单位等 证书:职业技能等级证书
美国创新药市场会迎来巨变吗?FDA会迎来大整顿!新药上市进程可能会更加困难! 周五晚美国医药股大跌,尤其是疫苗股:Mo⭤⭥⭲⭮a狂跌7.3%,辉瑞、礼来这些医药巨头也一样,都跌了近5%,纳斯达克生物技术指数大跌4.5%,图形已经破位。 主要原因,就是懂王提名小肯尼迪出任卫生部长,这哥们是个著名的“反疫苗”分子。 不过美国人对疫苗和医药的广泛质疑,也情有可原,因为美国食品药品管理局(FDA)曾经干过的那些鸟事,实在是令人不寒而栗,比如普渡制药的奥施康定案,还有一部电影专门讲这事,叫“成瘾剂量”,大家可以搜来看看。 今年FDA接受医药企业的资助,高达33亿美元,接近其预算的一半。 小肯尼迪已经对FDA的2万名员工放话了:现在请保留你的记录,并收拾行囊,准备随时滚蛋。 除此之外,小肯尼迪还宣称要去除自来水中的氟化物,并从学校午餐中去除超加工食品,这也导致食品企业的股价下跌。 说实话,医药企业给FDA的那33亿美元,是干什么用的?大家应该都清楚:为什么有些药能快速通过审批?而一款新药上市,往往能使股价暴涨几倍乃至几十倍,任何一家药企都不可能拒绝这种诱惑。 接下来可以预见:美国的医药公司,估计会大幅缩减研发投入,对应到A股这边,医药板块尤其是cxo,情绪上肯定会受打击,大家要多注意。 未来,想以美国市场为主的创新药可能会迎来几年低潮期!艾力斯(SH688578)药明康德 sh603259$百济神州-U(SH688235)$
数据分析与统计学:就业市场的黄金组合 为什么我强烈推荐大家去学数据分析?原因有三:薪水高、发展前景好、工作稳定。随着互联网行业的飞速发展,市场对数据分析师的需求越来越大,统计学+数据分析这个组合的前景简直不可估量。 统计学在数据分析中的重要性 统计学是数据处理的核心科学,提供了一套从数据收集到处理、分析、解释并得出结论的方法。任何需要数据分析的领域都会用到统计学。统计学的应用领域非常广泛,包括互联网、银行、投行、药企、咨询等各大公司。 觻计的职业方向 互联网:数据分析、数据研发、算法、产品等。 银行:金融科技岗位。 技能准备 数据分析岗位: 工具:SQL(增删查改、窗口函数)、Python(Numpy、Pandas、Matplotlib)、Excel(数据透视表)、R语言等。 专业知识:数理统计(假设检验、参数估计、贝叶斯等)、机器学习(逻辑回归、随机森林等)。 业务知识:指标体系、异动分析、ABtest、辛普森悖论、费米估计、数据分析思维等。 产品知识:了解大数据方面的知识,如Linux、Scala、SQL等,以及MapReduce、Hadoop、HBase、Hive、Flink、Kafka、Spark等技术。 数据分析的学习路线 统计分析:大数定律、抽样推测规律、秩和检验、回归、预测。 可视化辅助工具:Excel、BI工具、Python。 大数据处理框架:Hadoop、Storm、Spark。 数据库:SQL、MySQL、DB。 数据仓库:SSIS、SSAS。 数据挖掘工具:Matlab、R语言、Python。 人工智能:机器学习。 挖掘算法:数据结构、一致性。 编程语言:Python。 总结 如果你正在考虑转行或者应届生求职,不妨看看数据分析+统计学这个组合。它可能会给你带来意想不到的惊喜,让你在就业市场上如鱼得水。
「真财实料」【国际药企:中国知识产权保护力度大大增加】日本制药公司安斯泰来首席商务官Claus Zieler在接受CGTN记者王天禹采访时表示,过去30多年中,中国在药品审批、知识产权保护方面取得了很大的进展。「投资中国」 Over the past 30 years, the drug approval time in China has been significantly shortened, with great progress being made in the protection of intellectual property rights, said Claus Zieler, chief commercial officer of Japanese pharmaceutical company Astellas Pharma, in an interview with CGTN reporter Wang Tianyu.「BizFocus 」InvestChinaCGTNGlobalBusiness的微博视频
统计学专业就业前景及方向全解析 为什么我强烈推荐大家学习数据分析? 优厚的薪资待遇 广阔的发展前景 高就业稳定性 随着互联网行业的飞速发展,海量数据使得市场对数据分析师的需求日益增加。统计学结合数据分析的岗位前景非常广阔。 统计学在数据分析中不可或缺,数据技术能为经济社会绿色发展提供网络化、数字化、智能化的技术手段,助力产业转型升级与结构优化,推动形成绿色的生产生活方式,促使社会总体能耗降低。 专业知识: 数理统计(假设检验、参数估计、贝叶斯等) 机器学习(逻辑回归、随机森林等) 多学些大数据方面的知识转数据开发: Linux、Java、Scala、SQL等 MapReduce、Hadoop、Hbase、Hive、Flink、Kafka,Spark等 还能多学习一些算法相关知识做算法工程师、数据挖掘等: 数据结构与算法、机器学习、深度学习、NLP等 所以说,统计学专业的人才就业面极为广阔,能涉足互联网、银行、投行、药企、咨询等各大公司。 数据分析的学习路线: 统计分析:大数定律、抽样推测规律、秩和检验、回归、预测 可视化辅助工具:Excel、BI工具、Python 大数据处理框架:Hadoop、Storm、Spark 数据库:SQL、MySQL、DB 数据仓库:SSIS、SSAS 数据挖掘工具:Matlab、R语言、Python 人工智能:机器学习 挖掘算法:数据结构、一致性 编程语言:Java、Python 想转行或者应届生求职,不妨看看数据分析+统计学,说不定会给你带来意想不到的惊喜✨
PVer必看!global体验揭秘 大家好,今天想和大家聊聊我在PVer日常工作中的一些心得,特别是关于global和local case的体验。 Global Case:初入行的必经之路 刚入行的时候,我选择了乙方,客户是一家跨国大药企。这家公司在合规方面做得非常细致,对于新手来说,global case是一个不错的选择。 优点 了解ICSR处理:通过处理global case,我可以学到如何处理个例安全报告,了解处理过程中可能出现的问题以及解决方法。 系统熟悉:使用的是目前主流的系统,这样以后换工作也能很快上手。 多样性:处理的都是境外case,可以了解其他国家的药物警戒活动是如何开展的。我们国家在PV领域起步较晚,有很多不完善的地方,但先看看其他国家和地区是如何做的,才能知道我们的差距在哪里。 多样的case来源:从产品类别来看,我处理过药品、疫苗和医疗器械三大类的case;从报告来源来看,除了常见的自发报告外,还有产品质量投诉、医学咨询、销售代表和新闻报道等。 缺点 ⚠️ 主观性强:因为有些患者出现的情况在SOP中并没有明确提到,所以同样的做法这次可能没问题,但下次换个QC人员来检查,可能就会被判定为不合规。PV实操中这种情况非常常见,不管是在外企还是民企都会有。 职能单一:刚开始做global case时,你只会负责数据录入,连报告递交都不会让你参与。你会觉得自己只是流水线上的螺丝钉,先入为主地认为PV大部分工作就是处理ICSR。没有机会接触到更上层的PV工作,例如SAE一致性核查、定期性安全报告和年报撰写等。 Local Case:下一篇再说吧 关于local case的内容,我们下次再聊吧,打字打累了。 总结 以上全是我的个人观点和体会,没有任何权威性和专业性。希望大家能从我的分享中找到一些共鸣或者启发。 最后强调一下:无论选择global还是local case,都要保持学习的态度,不断积累经验。希望大家都能在PVer的道路上越走越远!
出国陪读还是不出?焦虑中的选择 地点:北京 男生:快31岁了,因为小时候休学两年,今年博士毕业,年纪有点大[偷笑R]。 女生:28岁了,20年硕士毕业后参加工作,目前快三年啦!在某药企,上市公司,做注册,工资嘛,不太乐观,不好不坏,税后平均1w多点,拿了户口,合同五年。 我们硕士期间恋爱(2018年),22年3月领证,婚礼未办(一切手续没走)。两家都是普通农村人,父母给不了太大支持。女方家:老家甘肃临洮,我家爸爸21年突发疾病离开我了,这成了我一辈子的痛。因为爸爸的突然离开,男朋友爸妈还有男朋友去我老家参加葬礼,这是第一次正式意义的见面[可怜R]。目前,家里有哥哥,已结婚生子,妈妈哥哥嫂子侄女在西安生活。男方家:山东临沂,叔叔阿姨(还没改口)在农村生活,姐姐已经出嫁,在临沂生活。 我本人觉得读博实在痛苦,但是支持男友读博,另外,我的视角,他比较适合搞科研,也做的较好。目前就等他毕业办婚礼。 关于未来的生活计划,有很多迷茫。北京买房压力大,更可况对我们这种大龄,普通家庭的孩子。他也不太喜欢北京的环境,房价高、压力大、空气污染严重等等。所以,一是穷,二是还有变动,买房这个话题目前不是我们的考虑内容。 我的想法是今年办了婚礼,也差不多要孩子,我也29了,毕竟也不考虑丁克,要生还是早生的好,担心自己晚生,恢复不好。(听身边的女性朋友说的吧,有时候怀孕也不一定顺利) 男朋友,考虑留所做博后,两年,考虑到文章发表的问题,先从普通的做起,后面顺利的话,申请优青。所里提供住房(听说很小很小)。我们的存款…也就我那点工资,少的可怜,距离买房也十万八千里。 要走科研这条路了,要在行业内有所突出,考虑两年后去国外做两年博后也希望我能一起。(卷啊)。他的想法是,回来再生孩子或者在那边生;如果不生,我不知道我能在那边找到什么我可以兼任的工作。 看百度,这种情况,最好,配偶也出去读博最好,但我真的不想读。找个工作。提高国外生活能力是可以。我的想法,要不早生,我也不去了,和叔叔阿姨在北京,工作,带孩子。要不,3人去国外,那肯定是全职妈妈,不能工作。另外,我这儿拙脚的英语能力,在一个陌生国度生活,有点忐忑。 陪读,生孩子,感觉我的未来生活有很多可能性,有些焦虑,但更多的不知道自己应该干嘛。或许,应该做好要去的准备,有没有了解的或者有类似经历的姐妹们,给我说说或者建议。就很简单,那怕是提高英语交流能力的好的方法,也行。
为什么我建议你学数据分析? 1. 𐨖ꦰ:数据分析师的薪水普遍较高,随着技能和经验的积累,收入也会水涨船高。 发展前景好:互联网行业的飞速发展,使得数据分析师的需求日益增加。统计学+数据分析的组合,前景非常广阔。 𑤸稳定:数据分析是很多公司不可或缺的岗位,尤其是在互联网、银行、投行、药企、咨询等行业。 统计学的重要性:统计学在数据分析中占据核心地位,它提供了一套处理数据的科学方法,包括数据收集、处理、分析和解释。任何需要数据分析的领域都会用到统计学。 应用统计的职业方向: 互联网:数据分析、数据研发、算法、产品等。 橓𖨡:金融科技岗。 ️技能准备: 禕𐦍析工具:SQL(增删查改、窗口函数)、Python(Numpy、Pandas、Matplotlib)、Excel(数据透视表)、R语言等。 专业知识:数理统计(假设检验、参数估计、贝叶斯等)、机器学习(逻辑回归、随机森林等)。 业务知识:指标体系、异动分析、ABtest、辛普森悖论、费米估计、数据分析思维等。 祓知识:了解不同产品的特点和优势。 大数据相关知识: 术工具:Linux、Java、Scala、SQL等。 大数据处理框架:MapReduce、Hadoop、HBase、Hive、Flink、Kafka、Spark等。 算法相关知识: 数据结构与算法、机器学习、深度学习、NLP等。 数据分析的学习路线: 计分析:大数定律、抽样推测规律、秩和检验、回归、预测。 﨧化辅助工具:Excel、BI工具、Python。 禕𐦍理框架:Hadoop、Storm、Spark。 𐦍:SQL、MySQL、DB。 𐦍库:SSIS、SSAS。 𐦍掘工具:Matlab、R语言、Python。 妙机器学习。 掘算法:数据结构、一致性。 程语言:Java、Python。 ✨如果你想转行或者求职,不妨考虑数据分析+统计学,这可能会给你带来意想不到的惊喜!
统计学专业就业前景及方向全解析 为什么我强烈推荐大家学习数据分析?以下是一些主要原因: 薪资待遇优厚𘊥展前景广阔 就业稳定性高 随着互联网行业的飞速发展,市场对数据分析师的需求日益增加。统计学结合数据分析的岗位前景非常广阔。 姻计学在数据分析中不可或缺,数据技术能为经济社会绿色发展提供网络化、数字化、智能化的技术手段,助力产业转型升级与结构优化,推动形成绿色的生产生活方式,促使社会总体能耗降低。 ✏专业知识:数理统计(假设检验、参数估计、贝叶斯等);机器学习(逻辑回归、随机森林等) 也可多学些大数据方面的知识转数据开发: ✏Linux、Java、Scala、SQL等 ✏MapReduce、Hadoop、Hbase、Hive、Flink、Kafka,Spark等。 还能多学习一些算法相关知识做算法工程师、数据挖掘等: ✏数据结构与算法、机器学习、深度学习、NLP等。 所以说,统计学专业的人才就业面极为广阔,能涉足互联网、银行、投行、药企、咨询等各大公司。 ✅数据分析的学习路线: 𖦕𐦍析需掌握的知识和技术 计分析:大数定律、抽样推测规律、秩和检验、回归、预测; 﨧化辅助工具:Excel、BI工具、Python 禕𐦍理框架:Hadoop、Storm、Spark 𐦍:SQL、MySQL、DB 𐦍库:SSIS、SSAS 𐦍掘工具:Matlab、R语言、Python 妙机器学习 掘算法:数据结构、一致性 程语言:Java、Python 想转行或者应届生求职,不妨瞧瞧数据分析+统计学,说不定会给你带来意想不到的惊喜✨
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