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药企H公司前沿信息_为什么不建议去药厂上班(2024年12月实时热点)

内容来源：小天才网络所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

药企H公司

化学/生物/药学现状揭秘！ 𐟎‰𐟎‰𐟎‰ 最近收到好多小伙伴的私信，大家都在问关于化学、生物和药学专业的offer和工作现状。作为一个过来人，我真的很开心看到大家对这方面的关注！于是，我赶紧联系了我的一些朋友，给大家带来了一些最新的消息～～欢迎大家在评论区留下你的想法哦！𐟒슥䍦—楌–学本硕+QS前10博士：月薪25K，轻松拒绝大厂offer ----------- 有个复旦化学本硕+QS前10博士的朋友，24年毕业。作为魔都的土著，他佛系地拒绝了某半导体企业和华为的offer，选择了内资药企一哥H司的药化岗位，月薪25K。他将在24年8月入职，年终奖和项目奖还不知道。感觉他真的是在享受生活，不想卷得太厉害。头部985材料化学+上海中科院博士：CRO工作，年薪未知 ----------- 另一个朋友是头部985材料化学+上海中科院的博士，22年毕业。他被亲师兄内推到江苏某外资大厂做研发，总包23K*14。不幸的是，23年年底公司效益不好，他拿到了体面赔偿金后加入了某宇宙CRO，月薪27K。年终奖和项目奖还不知道。据说CRO的广进计划也许在下半年就开始了，大家可以关注一下。腰部985生物工程硕士：公务员之路 ----------- 还有一个朋友是腰部985生物工程硕士，20年毕业。他入职某内资药企QL医药，总包大约是11K*14。后来因为和领导闹掰离职，上岸了杭州公务员，月薪12K。体制内隐形福利不少，他还遇到了土著白富美，现在已经结婚生子。感觉他真的是人生赢家！魔都211+头部985硕+QS top50生物女博：研发之路 ----------- 还有一个魔都211+头部985硕士+QS top50生物女博的朋友，20年毕业。她去深圳初创小公司拿了两年的孔雀计划，公司倒闭后卷铺盖走人。后来回到苏州老家，拿到了江苏省的双创人才，换了工作方向，留在央企做研发，总包在25K*14左右。感觉她一直在努力，追求自己的梦想。腰部985药学博士+2年美帝博后：biotech之路 ----------- 还有一个腰部985药学博士+2年美帝博后的朋友，22年毕业。他在魔都，博后结束后直接去了biotech，总包在50W左右，股票期权给了不少。不过据说现在公司因为没有项目，组织架构濒临转型。感觉他一直在探索新的方向，寻找更好的机会。上海某药物所药理博士：博后之路 ----------- 最后一个朋友是上海某药物所药理博士，24年毕业。工作面试很不顺利，加上读博期间文章很优秀，她放弃了职场，直接去了西湖大学大佬组（老板的师弟）做博后了。工资+各种人才政策福利两年约有100万。感觉她真的是在追求学术上的成就。希望这些信息对大家有所帮助！如果你也有类似的经历或者想法，欢迎在评论区分享哦！𐟒쀀

数据分析与统计学：打开职业新世界𐟌 为什么我推荐大家学习数据分析？薪资优厚发展前景广阔职业稳定性高随着互联网行业的快速发展，海量数据使得市场对数据分析师的需求不断增加。统计学与数据分析的结合，这个岗位的前景非常看好。 𐟒姻Ÿ计学在数据分析中不可或缺。数据技术能够为经济社会的绿色发展提供网络化、数字化、智能化的技术手段，促进产业转型升级和结构优化，形成绿色的生产生活方式，推动社会总体能耗的降低。统计学是处理数据的一门科学，提供了一套有关数据收集、处理、分析、解释并从数据中得出结论的方法，任何需要数据分析的领域都会应用到统计学。 ✅应用统计的职业方向 𐟒夺’联网：数据分析、数据研发、算法、产品等。 𐟒婓𖨡Œ：金融科技岗 ✅技能准备：应统比较对口的岗位应该是数据分析、数据科学：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 𐟉‘也可以多学一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 𐟉‘还可以多学一些算法相关做算法工程师、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十分广阔，可以去互联网、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. 𐟥𓦃𓨽쨡Œ或者应届生求职，不妨看看数据分析+统计学，也许会给你意想不到的惊喜✨

药学人的职场进化史：选择与努力并重毕业多年，一直想把这些人的经历及经验写出来。一方面留作个人纪念，另一方面也希望部分只言片语能帮到大家。 𐟎“ 自述：毕业于华东五校之一的985药学硕士，本科是一所普通一本，同样药学专业。 𐟒𜠥𗥤𝜧𛏥Ž†：在某龙头药企担任肿瘤产品线区域市场经理，负责江苏市场。药企RPM一年。在医疗器械公司担任中央市场部产品经理，专注于肿瘤消融领域，三年经验。现在又回到了龙头药企，担任江苏市场经理。 𐟌 几年时间内，我辗转了药企、医疗器械公司，经历了区域市场和中央市场的不同角色。虽然营销是通用的，但药企和医疗器械在本质上还是有区别的。中央市场和区域市场也有所不同。 𐟔 对于新入职场或者刚入职场的药学生，以下是一些值得思考的问题：选择合适的公司，进入哪个行业？药企还是医疗器械？药企和医疗器械产品经理的选择？区域市场还是中央市场？做市场前是否需要销售经验？市场和销售的区隔？市场人员如何与客户打交道？实际案例有哪些？这些问题都是我想记录并分享的，之后会慢慢道来～有问题的朋友，欢迎互相探讨，纯分享[蹲后续H]

统计学专业就业前景及方向全解析为什么建议大家学习数据分析？以下是一些原因：薪资优厚：数据分析师的薪水通常较高。发展前景好：互联网行业快速发展，对数据分析师的需求不断增加，统计学与数据分析的结合具有广阔的前景。职业稳定：数据分析是一个稳定的职业领域。 𐟒姻Ÿ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。统计学是处理数据的一门科学，提供了一整套有关数据收集、处理、分析、解释并从中得出结论的方法，任何需要数据分析的领域都会运用到统计学。 ✅应用统计就业方向 𐟒夺’联网：数据分析、数据研发、算法、产品等。 𐟒婓𖨡Œ：金融科技岗。 ✅技能准备： 𐟉‘应用统计较为对口的岗位当属数据分析、数据科学： ✏️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。 𐟉‘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 𐟔𙧻Ÿ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𚨃𝯼š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，不妨看看数据分析+统计学，说不定会给你带来意想不到的惊喜✨

过完十一，就正式开始四季度了，每年的四季度都是裁员高峰期。看上去，今年也不例外。早在九月份，就有几家公司开启了裁员，当时称之为开胃菜Ｓ司，Ｏ司，Ｍ司三家的裁员，或许只是４季度药圈调整的开胃菜如今来看，果不其然。根据药圈“罗湿兄”消息，P司和G司健康事业部合并成立的H司，近期开启了大裁员。据悉，这次的裁员从总监级别到大区经理和地区经理，一直裁到基层的医药代表，无一例外。管理层基本上只保留一半，代表层面大概保留三分之二。这种裁员比例，可以理解，毕竟高管的成本太高了，而且市场还是需要基层人来干活的。赔偿方案是N+3，这个赔偿方案在业内已经很良心了。如果能拿到赔偿，顺利找到下家，也不失为好的方案。健康事业部，一般就是各大药企的OTC部门，基本为非处方药品。因为患者可以到药店直接买到这类药，因此，此类药品的推广方式跟传统的处方药有天壤之别。在各大公司里，这块业务属实算不上核心业务，遑论优质资产。过去这些年，药企巨头们的健康事业部抑或裁撤，抑或出售。在找工作的时候，还是尽量选择企业的核心业务板块，拳头产品，无论是工作稳定度，还是公司的推广力度，肯定会更好。祝愿被裁的小伙伴，顺利找到下家！

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𐟌Ÿ 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Ÿ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 𐟔𙧻Ÿ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𚨃𝯼š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✨

数据分析与统计学：就业市场的黄金组合𐟓ˆ 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。 𐟓Š 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Ÿ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。 𐟓ˆ 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。 𐟓š 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。 𐟌Ÿ 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。

数据分析+应用统计：就业市场的黄金组合𐟓Š 为什么我强烈推荐大家学习数据分析？原因有三个：薪资待遇优厚：数据分析师的薪水通常较高，能够吸引大量求职者。发展前景广阔：随着互联网行业的快速发展，数据分析的需求也在不断增长，统计学与数据分析的结合为从业者提供了广阔的职业发展空间。就业稳定性高：数据分析是一个技术含量较高的领域，市场需求稳定，因此就业稳定性也较高。 𐟌统计学在数据分析中扮演着至关重要的角色，数据技术为经济社会的绿色发展提供了网络化、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。 𐟓š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） 𐟒𛥤禕𐦍€发技能： Linux、Java、Scala、SQL等 MapReduce、Hadoop、Hbase、Hive、Flink、Kafka、Spark等 𐟔算法相关技能：数据结构与算法机器学习深度学习 NLP等 𐟌统计学专业的人才就业面非常广泛，可以涉足互联网、银行、投行、药企、咨询等各大公司。 𐟓ˆ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 𐟌Ÿ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。

【跨年大牛股，并购重组概念10大低位新龙】 1，海科新源：海科新能的大股东参股80%的镇江润晶高纯化工科技股2023年IPO至今尚未上市，公司作为国内湿电子化学品龙头企业，有望注入旗下海科新能。 2，万润科技：市场曾传闻长江存储将借壳万润科技，万润科技的控股股东是长江产业集团，而长江产业集团旗下有长江存储。 3，宁波富达：宁波国资持有比例最高的上市公司，宁波国资有动力将旗下最优质资产荣芯半导体注入宁波富达。 4，万盛股份：董事长（第二大股东）旗下昇显微电子资产注入预期+硅谷数模IPO上市预期。 5，泓淋电力：为大股东唯一上市平台，与景弘盛为同一个大股东旗下资产，并购可使泓淋电力线缆向高速数据线缆拓展，景弘盛注供货华为和英伟达(通过台达)。 6，迪普科技：公司大股东（H背景）承诺注入宏杉科技（存储芯片龙头），公司的ZTS安全产品早已全面适配鸿蒙。 7，德尔玛：公司大股东旗下创新药捍宇医疗终止科创板IPO，捍宇医疗注入预期。 8，奇精机械：宁波工投唯一上市平台，旗下有半导体和算力资产。 9，三江购物：阿里合计持有旷视科技近30%股份，旷视科技有望注入同为阿里旗下的三江购物。 10，音飞存储：实控人景德镇国资委，大股东旗下江西中科上宇科技（陶瓷基板先进封装材料）有注入预期。【核心观点】并购重组出大妖，每周都有停牌重组案例刺激市场的神经，是最容易诞生跨年妖股的一条大主线！海科新源是情绪龙头，万润科技是板块中军，宁波富达有连板潜力，低位方向重点关注德尔玛。

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。 𐟓ˆ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。 𐟒𜥰𑤸š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。 𐟓Š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𖨡Œ：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。 𐟓š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）。 𐟓ˆ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。 𐟓ˆ大数据处理框架：MapReduce、Hadoop、HBase、Hive、Flink、Kafka、Spark等。 𐟔算法相关知识： 𐟓š数据结构与算法、机器学习、深度学习、NLP等。 𐟌Ÿ数据分析的学习路线： 𐟔𙧻Ÿ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𚨃𝯼š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！

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