Statistical Programming in Pharmaunternehmen bezeichnet die Anwendung von Programmiersprachen und statistischen Methoden zur Analyse und Auswertung von klinischen Studiendaten. Ziel ist es, die Wirksamkeit und Sicherheit von Medikamenten zu belegen und regulatorische Anforderungen (z. B. von Behörden wie der FDA oder EMA) zu erfüllen. **Typische Aufgaben:** - Programmierung von Auswertungen und Berichten (z. B. Tabellen, Grafiken, Listings) für klinische Studien - Datenmanagement und -aufbereitung (z. B. Datenbereinigung, -validierung) - Erstellung von Analyse-Datensätzen nach regulatorischen Standards (z. B. CDISC, SDTM, ADaM) - Zusammenarbeit mit Biostatistikern, Data Managern und klinischen Teams **Verwendete Tools und Sprachen:** - Hauptsächlich SAS ([https://www.sas.com/](https://www.sas.com/)), gelegentlich auch R ([https://www.r-project.org/](https://www.r-project.org/)), Python oder andere Statistik-Tools **Studienhintergrund:** Für eine Tätigkeit im Statistical Programming in der Pharmaindustrie wird meist ein Studium in einem der folgenden Bereiche erwartet: - Statistik - Mathematik - Informatik - Bioinformatik - Biometrie - Naturwissenschaften (z. B. Biologie, Chemie, Medizin) mit starker quantitativer Ausrichtung Wichtig sind solide Kenntnisse in Statistik und Programmierung (insbesondere in SAS oder R) sowie ein Verständnis für klinische Studien und regulatorische Anforderungen. Oft werden auch Weiterbildungen oder Zertifikate im Bereich SAS-Programmierung geschätzt.