АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыСпецпроектыСтать автором
Сменить язык
О РУВИКИ

Research Analyst

Экспертиза РАН

Logo-ran.pngLogo-ran-black.png
Проводится экспертиза
Российской академией наук
Подробнее
Times2.svg

Экспертиза РАН

Arrow-Right.png
Logo-ran.png
Проводится экспертиза
Российской академией наук
Подробнее

Research Analyst (анали́тик-иссле́дователь[1]) — специалист, отвечающий за сбор, обработку и интерпретацию данных с целью подготовки рекомендаций для принятия управленческих и инвестиционных решений[2]. Профессия востребована в различных секторах, включая финансы, маркетинг, здравоохранение и государственный сектор[3]. В зависимости от специализации его также называют финансовым аналитиком, инвестиционным аналитиком[1], аналитиком рынка (market research analyst) или аналитиком данных (data analyst)[4]. Основная задача — преобразовать необработанные данные в практические выводы и рекомендации, которые помогают принимать обоснованные решения[2].

Общие сведения
Research Analyst
занятие
Описание
Название в женском роде женщина-аналитик
Синонимы аналитик-исследователь, исследователь-аналитик
Произношение рисёрч-аналитик
Тип профессия
Область деятельности
 финансы, инвестиции, исследование рынка, аналитика данных
Деятельность
 сбор и анализ данных, оценка компаний и отраслей, подготовка аналитических отчётов, мониторинг рынка
Компетенции аналитические способности, финансовая грамотность, владение количественными методами, навыки коммуникации
Образование
 высшее (экономика, финансы, математика, статистика)
Минимальная продолжительность обучения 4 года (бакалавриат)
Код ЕТКС не применяется
Код ОКПДТР 20143
Время появления XIX век; современная форма — 1970-е годы
Связанные профессии
 финансовый аналитик, бизнес-аналитик, аналитик данных, инвестиционный банкир

Терминология и официальный статус

Названия и синонимы

В русском языке название профессии Research Analyst используется в двух основных вариантах: как прямой перевод и как транслитерация.

  • Аналитик-исследователь или исследователь-аналитик — наиболее точный и формальный перевод, используемый в официальных документах.
  • Рисёрч-аналитик (или ресёрч-аналитик) — распространённая в профессиональной среде (особенно в сферах IT, финансов и маркетинга) транслитерация, произносимая как «рисёрч-анали́тик»[5].

В зависимости от отрасли и специализации используются различные синонимы и смежные названия[6]:

  • В сфере финансов и инвестиций — финансовый аналитик или инвестиционный аналитик[7].
  • В маркетинге — маркетолог-аналитик, аналитик маркетинговых исследований или аналитик рынка (market research analyst).
  • В области работы с большими данными — аналитик данных (data analyst)[8].
  • В сфере HR — ресёчер (от researcher), специалист, занимающийся первичным поиском и отбором кандидатов[9].

К смежным ролям также относят бизнес-аналитика, который фокусируется на анализе и оптимизации внутренних бизнес-процессов компании[6]. В академической среде функции аналитика-исследователя могут выполнять научный сотрудник, социолог или исследователь.

Гендерные аспекты наименования

В русском языке для обозначения профессии по отношению к женщине в официальных документах и деловом общении используется наименование мужского рода — аналитик или аналитик-исследователь[10]. Эта норма распространяется на многие названия профессий, оканчивающиеся на согласный, которые используются для обозначения лиц любого пола[11].

Для ситуаций, когда необходимо подчеркнуть пол специалиста, используется стилистически нейтральный описательный оборот женщина-аналитик[12].

В разговорной речи и определённых социальных дискурсах встречаются феминитивы, такие как аналитикесса или аналитица. Однако на данный момент они не являются общепринятой нормой литературного языка, и их использование в официальной речи и на письме не закрепилось[12].

Статус в российских классификаторах

В российских классификаторах профессий отсутствует прямое соответствие для должности Research Analyst. Для должностей служащих, в отличие от рабочих профессий, применяется не Единый тарифно-квалификационный справочник (ЕТКС), а Единый квалификационный справочник (ЕКС)[13].

В ЕКС содержится обобщённая должность «Аналитик», чьи должностные обязанности наиболее близки к функциям аналитика-исследователя[14]. Согласно справочнику, аналитик выполняет научно-исследовательскую работу по сбору, оценке и анализу информации, разрабатывает практические рекомендации и осуществляет мониторинг публикаций[14]. Для базовой должности не предъявляются требования к стажу работы при наличии высшего профессионального образования[14].

Хотя в ЕКС отсутствуют цифровые коды, они присваиваются в Общероссийском классификаторе профессий рабочих, должностей служащих и тарифных разрядов (ОКПДТР). Для должности «Аналитик» используется код 20143[14]. В более поздних версиях классификаторов могут встречаться и другие коды, например, 200059 для должности «Аналитик»[15] или 200064 для более узкой специализации «Аналитик данных»[16]. На практике компании часто используют коммерческое название Research Analyst, юридически оформляя сотрудника по базовой должности «Аналитик»[14].

История профессии

В мире

Первые свидетельства систематического анализа данных относятся к древним цивилизациям Древнего Египта и Вавилона, где данные о сельском хозяйстве и торговле использовались для управленческих решений[17]. Как научная дисциплина аналитика стала формироваться в XIX веке благодаря работам бельгийского статистика Адольфа Кетле и британского исследователя Фрэнсиса Гальтона, заложивших основы описательной статистики[17]. К середине XX века термин «аналитик» применялся к специалистам, работавшим с первыми электронными вычислительными машинами; важную роль сыграли исследования Алана Тьюринга в области криптоанализа (1940-е годы)[18]. Современное понимание профессии получило импульс после публикации Джоном Тьюки книги «Exploratory Data Analysis» (1977), где подчёркивалась необходимость системного исследования данных[19]. В 1990-х — 2000-х годах, с ростом объёмов цифровой информации и глобализацией финансовых рынков, сформировалось чёткое разделение между buy-side и sell-side аналитиками, а применение Big Data, облачных технологий и машинного обучения расширило инструментарий профессии[20].

2010-е годы стали периодом фундаментальной трансформации. После финансового кризиса 2008 года усилился регуляторный надзор, что потребовало большей прозрачности в исследованиях[21]. Ключевым фактором изменений стал взрывной рост Big Data: если в 2010 году в мире было сгенерировано 2 зеттабайта данных, то к 2019 году этот показатель достиг 41 зеттабайта[22]. Аналитики начали работать не только со структурированной финансовой информацией, но и с массивами неструктурированных данных: текстами новостей, сообщениями в социальных сетях и спутниковыми снимками[23]. Это потребовало освоения новых инструментов (Hadoop, Apache Spark) и языков программирования (Python, R)[24]. Важным событием стало вступление в силу в 2018 году европейской директивы MiFID II, которая потребовала разделять плату за исследования и за торговые операции. Это привело к сокращению бюджетов на аналитику и заставило аналитиков доказывать свою ценность, создавая более качественные продукты[25][26]. К концу десятилетия начали активно внедряться искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение для анализа неструктурированных данных и построения более точных прогнозов[21], что сместило роль аналитика от обработки данных к интерпретации результатов и генерации уникальных идей[27].

2020-е годы ознаменовались ускорением цифровой трансформации, катализатором которой выступила пандемия COVID-19[28]. В профессии произошла более глубокая интеграция ИИ, повсеместный переход на облачные платформы (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure)[29] и «демократизация» аналитики за счёт инструментов с низким порогом входа (low-code и no-code)[30]. Фокус сместился с простой обработки «больших данных» на работу с «правильными данными» (Small and Wide Data) и извлечение ценных выводов из более точных и релевантных наборов[31]. Роль аналитика продолжила эволюционировать от поставщика информации к стратегическому партнёру бизнеса[32]. Ключевым навыком стала способность не просто представлять данные, а рассказывать на их основе убедительную историю (data storytelling)[33][34]. Распространённой практикой, особенно в финансовом анализе, стало использование альтернативных источников данных, таких как спутниковые снимки и сведения о транзакциях по кредитным картам[35].

В России

В Российской Федерации профессия финансового или инвестиционного аналитика появилась после рыночных реформ 1990-х годов, когда на бирже начали активно работать отечественные банки, брокеры и управляющие компании[36]. Быстрая компьютеризация финансового сектора в 2000-е годы и приход глобальных инвесторов способствовали развитию отдельных аналитических подразделений внутри банков и инвестиционных фирм. К 2010-м годам на рынке устоялась градация должностей (junior, middle, senior), а требования к специалистам стали включать владение языками программирования и BI-инструментами[37].

Период 2022—2025 годов ознаменовался для российского рынка аналитики кардинальными изменениями. В 2022 году после ухода западных поставщиков BI-систем, таких как Microsoft (Power BI), Tableau и Qlik, началось активное развитие и внедрение отечественных аналитических платформ[38]. В 2023 году рынок столкнулся с выраженным кадровым дефицитом, особенно на специалистов уровня Middle и Senior[39][40], что привело к росту зарплат[41]. Парадоксально, но при общем дефиците срок поиска работы для соискателей увеличился из-за ужесточения требований со стороны работодателей и избытка кандидатов начального уровня[42][43]. Особенностью этого периода стал также переход компаний с облачных хранилищ западных вендоров на локальные серверы (on-premise)[44] и ориентация большинства специалистов на внутренний рынок труда[45].

К 2024—2025 годам профессия аналитика осталась одной из самых востребованных[46], а рост зарплат продолжился, став ключевым фактором удержания сотрудников[47]. На фоне сохраняющегося дефицита квалифицированных кадров[48] и активного внедрения ИИ для автоматизации рутинных задач[49], роль аналитика окончательно сместилась от обработчика данных к стратегическому партнёру, способному влиять на принятие бизнес-решений[48].

Функции и обязанности

Сбор и анализ данных

  • Сбор данных. Поиск и агрегирование информации из традиционных источников, таких как финансовая отчётность, макроэкономические показатели, отраслевая статистика, опросы и интервью[50]. В современной практике всё большее значение приобретают альтернативные (часто неструктурированные) данные: спутниковые снимки, сведения о транзакциях по кредитным картам, веб-трафик, а также тексты новостей и сообщения в социальных сетях[35].
  • Анализ информации. Применение классических методов (фундаментальный и технический анализ) и статистических подходов (например, корреляционный и регрессионный анализ) для выявления тенденций и закономерностей[51]. С развитием технологий активно используется анализ тональности (sentiment analysis) для оценки настроений на рынке на основе новостей и отзывов[52][53].
  • Построение моделей и проверка гипотез. Создание финансовых моделей и количественных прогнозов. Современные инструменты на базе ИИ позволяют автоматизировать этот процесс[35]. Работа также включает формулирование и проверку гипотез (например, с помощью A/B-тестирования) для поиска точек роста бизнеса[54].

Оценка компаний и отраслей

  • анализ бизнес-моделей, стратегии развития и ключевых рисков эмитентов;
  • определение справедливой стоимости акций и облигаций;
  • исследование конкурентной среды и макроэкономических тенденций;
  • применение современных методов, таких как анализ тональности (sentiment analysis), для оценки настроений на рынке на основе новостных статей, отчётов и сообщений в социальных сетях.

Подготовка аналитических отчётов и рекомендаций

  • Подготовка отчётов и стратегических рекомендаций. Ключевая задача, в рамках которой акцент смещается от простой отчётности к «сторителлингу» (data storytelling) — способности представлять выводы в виде убедительной истории для принятия стратегических решений[55]. Это включает как формирование комплексных исследовательских отчётов с прогнозами и инвестиционными рекомендациями («покупать», «держать», «продавать»), так и выработку уникальных идей на основе интерпретации сложных моделей.
  • Визуализация и представление результатов. Создание наглядных дашбордов и презентаций с использованием BI-инструментов, таких как Tableau и Power BI, для донесения сложных выводов до лиц, принимающих решения[56].
  • Стратегическое партнёрство. Поддержка отделов продаж, портфельных менеджеров и других подразделений актуальными данными[57]. Роль аналитика эволюционирует от поставщика информации к стратегическому партнёру, чьи выводы напрямую влияют на разработку продуктов и общие бизнес-решения[58].

Представление результатов

  • проведение брифингов и вебинаров для клиентов и внутренних команд;
  • ответ на запросы трейдеров, менеджеров и СМИ;
  • участие в road-show компаний-эмитентов.

Мониторинг рынка и оценка рисков

  • ежедневное отслеживание рыночных новостей, нормативных изменений и корпоративных событий[20]
  • оценка финансовых, нормативных и рыночных рисков для портфеля;
  • своевременное обновление рекомендаций при изменении рыночной конъюнктуры.

Требования к специалисту

Профессиональные навыки

Набор компетенций современного аналитика-исследователя сочетает в себе технические (hard skills) и гибкие (soft skills) навыки, отражая смещение роли от обработчика данных к стратегическому партнёру бизнеса[32].

  • Фундаментальные знания: глубокая финансовая грамотность, знание бухгалтерской отчётности, методов оценки бизнеса, инвестиционного анализа и построения финансовых моделей в Excel[59].
  • Работа с данными и программирование: владение SQL для работы с базами данных, а также языками программирования Python (с библиотеками Pandas, NumPy, Scikit-learn) и R для статистического анализа и автоматизации задач[60][61].
  • Аналитические платформы и BI: навыки работы с BI-системами (например, Power BI, Tableau) для создания интерактивных дашбордов[62], а также опыт использования финансовых терминалов, таких как Bloomberg Terminal или Refinitiv Eikon.
  • Современные технологии: понимание принципов машинного обучения и ИИ для предиктивной аналитики[61], опыт работы с облачными платформами (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure)[61] и знание принципов управления данными (Data Governance)[38].
  • Стратегические и коммуникативные навыки: критическое мышление, глубокое понимание бизнес-процессов[63] и способность представлять сложные выводы в виде убедительной истории («сторителлинг»)[64][65].

Личные качества

  • Критическое и аналитическое мышление. Способность объективно оценивать информацию, ставить под сомнение предположения, выявлять скрытые закономерности и решать бизнес-задачи на основе данных[66].
  • Коммуникационные навыки и «сторителлинг». Умение не просто представлять данные, а рассказывать на их основе убедительную историю, понятную для нетехнических специалистов и руководства, чтобы влиять на принятие решений.
  • Стратегическое мышление и понимание бизнеса. Способность видеть общую картину, понимать бизнес-контекст и использовать анализ данных для выявления возможностей роста компании, выступая в роли стратегического партнёра[67].
  • Адаптивность и непрерывное обучение. Готовность быстро приспосабливаться к меняющимся условиям и постоянно осваивать новые технологии и методологии, чтобы оставаться востребованным на рынке[68].
  • Внимание к деталям и стрессоустойчивость. Способность работать в условиях жёстких дедлайнов, сохраняя при этом высокую точность и концентрацию.
  • Навыки командной работы. Умение эффективно взаимодействовать с коллегами из разных отделов (маркетинг, разработка, продажи) в рамках кросс-функциональных проектов.

Образование и обучение

Высшее образование

Для позиции Research Analyst работодатели, как правило, требуют наличие степени бакалавра[69]. По статистике, около 70 % аналитиков-исследователей имеют степень бакалавра, и ещё 18 % — степень магистра[70]. Для более продвинутых и руководящих должностей, особенно в области финансовых рынков, часто требуется степень магистра (например, MBA или магистр в области финансов)[69][71], что добавляет 1-2 года к общему времени обучения[69].

Наиболее востребованными направлениями подготовки являются:

  • экономика, финансы и бухгалтерский учёт[72];
  • прикладная математика и статистика;
  • бизнес-аналитика или Data Science[73];
  • маркетинг, социология и психология (для маркетинговых исследований)[74].

Ведущие российские вузы, предлагающие профильные программы:

В этих и других вузах существуют целевые магистерские программы, такие как «Финансовый аналитик»[75].

Дополнительное образование

Помимо высшего образования, для развития в профессии используются онлайн-курсы, профессиональная сертификация и корпоративное обучение.

  • Онлайн-курсы и программы. Существуют многочисленные курсы по анализу данных, машинному обучению и отдельным инструментам на платформах Coursera, Skillbox, Яндекс Практикум, а также специализированные сертификационные программы от ведущих университетов[76].
  • Профессиональная сертификация. Подтверждает квалификацию специалиста и часто является требованием для карьерного роста. Сертификаты различаются в зависимости от специализации:
    • Финансовый анализ:
      • Chartered Financial Analyst (CFA) — наиболее престижный международный сертификат. Для его получения необходимо сдать три уровня экзаменов и иметь подтверждённый опыт работы[77].
      • Financial Risk Manager (FRM) — сертификация в области управления рисками.
      • Экзамены FINRA (для США) — обязательны для аналитиков, готовящих публичные отчёты в США. Включают экзамены Series 86 (анализ и оценка) и Series 87 (нормативные требования), для допуска к которым требуется сдать базовый экзамен Securities Industry Essentials (SIE)[78].
    • Маркетинговые исследования и общая аналитика:
      • Certified Analytics Professional (CAP) — подтверждает общие компетенции в области аналитики[79].
      • Сертификаты от Международного института закупок и маркетинговых исследований (IIPMR): Certified Research Analyst (CRA) и Certified Research Expert (CRE).
    • Анализ данных:
      • Google Data Analytics Professional Certificate[79].
      • IBM Data Analyst Professional Certificate.
      • Microsoft Certified: Data Analyst Associate[79].
  • Корпоративные программы обучения в инвестиционных банках и управляющих компаниях.

Карьера и перспективы

Трудоустройство

Research Analysts востребованы в следующих секторах:[20]

  • инвестиционные и коммерческие банки (sell-side);
  • управляющие компании, хедж-фонды, пенсионные фонды (buy-side);
  • рейтинговые агентства;
  • брокерские фирмы и финансовые консультанты;
  • корпоративный сектор (финансовый и стратегический анализ).

Заработная плата

По состоянию на 2024—2025 годы уровень заработной платы аналитика в России остаётся высоким и продолжает расти, что обусловлено высоким спросом на специалистов и кадровым дефицитом[80]. Доход сильно варьируется в зависимости от специализации, опыта, региона и размера компании. Данные о средней зарплате по рынку могут значительно различаться: одни источники указывают на средний показатель около 105 000 руб. в месяц, что отражает широкий срез по всем типам аналитиков, другие — на средний доход в 208 000 руб., что ближе к более высокооплачиваемому IT-сегменту[81][82].

Зарплатные диапазоны по специализациям и уровням квалификации:

  • Финансовый и инвестиционный аналитик[83]:
    • Начинающий специалист (Junior, до 2 лет): 70 000–120 000 руб[84].
    • Специалист среднего уровня (Middle, 2–5 лет): 120 000–200 000 руб.
    • Опытный специалист (Senior, более 5 лет): 200 000–350 000 руб.
    • Руководитель отдела: от 350 000 до 700 000 руб. и выше.
  • Аналитик данных (Data Analyst)[85]:
    • Junior: 70 000–170 000 руб.
    • Middle: 120 000–250 000 руб.
    • Senior: 180 000–330 000 руб. (для Data Scientist доход может достигать 500 000 руб.).
  • Бизнес-аналитик (Business Analyst)[86]:
    • Junior: 50 000–100 000 руб[87].
    • Middle: 90 000–250 000 руб.
    • Senior: 140 000–300 000 руб. (в Москве до 400 000 руб.).

Существует заметная разница в уровне зарплат между Москвой, где средний доход аналитика составляет около 142 000 руб., и другими регионами[88]. Помимо специализации и опыта, на доход влияют владение востребованными техническими навыками (Python, SQL, BI-инструменты), глубокая отраслевая экспертиза (например, в финтехе или фармацевтике), а также наличие годовых бонусов, которые в инвестиционной сфере могут достигать 100 % от годовой зарплаты[83].

Карьерный рост

Типичная карьерная лестница включает следующие ступени:[89]

  • младший аналитик / research associate (0–2 года);
  • аналитик (2–5 лет);
  • старший аналитик / senior research analyst (5–8 лет);
  • руководитель отдела исследований / director of research (8+ лет).

В горизонтальном направлении специалист может перейти в смежные роли, такие как BI-аналитик, Data Scientist или инвестиционный банкир.

Инструменты и технологии

Финансовые терминалы

  • Bloomberg Terminal
  • Refinitiv Eikon
  • FactSet
  • S&P Capital IQ[37]

Статистические и аналитические пакеты

BI-инструменты

Языки программирования и базы данных

Среды для анализа и визуализации

Инструменты на базе ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью аналитики, автоматизируя сложные задачи и предлагая новые возможности для анализа.

  • Платформы предиктивной аналитики. Такие инструменты, как SAS, Alteryx, Dataiku и IBM Watson Studio, используют машинное обучение для прогнозирования тенденций и построения моделей[96]. Они позволяют автоматизировать подготовку данных и создание моделей, делая продвинутую аналитику доступной даже для пользователей без глубоких навыков программирования[96].
  • AI-ассистенты и чат-боты. Инструменты вроде ChatDOC, ChatPDF и более универсальные модели, как ChatGPT и Gemini, используются для быстрой обработки и анализа текстовых документов, позволяя «общаться» с файлами и получать краткие выжимки[97].
  • AI-платформы для анализа данных. Появляются новые комплексные решения, такие как Julius AI, которые позиционируются как «AI-аналитики данных», способные выполнять широкий спектр задач по анализу и визуализации.

ПО для качественного анализа

Для анализа неструктурированных данных, таких как тексты интервью, опросов и открытых ответов, используются специализированные программы. Стандартом для качественных исследований считаются такие инструменты, как NVivo и MAXQDA[98]. Они помогают кодировать, категоризировать и выявлять закономерности в текстовых данных[98].

Инструменты для управления исследованиями

Эффективная организация рабочего процесса и совместная работа играют ключевую роль в исследовательских проектах. Для этого используются:

  • Менеджеры библиографии: Zotero, Mendeley и EndNote являются незаменимыми инструментами для управления источниками и автоматического форматирования списков литературы.
  • Платформы для совместной работы и документации: Jupyter Notebook позволяет объединять код, визуализации и текст в одном документе, что делает его идеальным для исследования данных. Облачные редакторы, такие как Overleaf (для LaTeX), используются для совместного написания научных статей, особенно в технических и естественных науках[99].

Примечания

  1. ↑ 1 2 Профессия Research analyst. Wowprofi.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  2. ↑ 1 2 Research Analyst Career Path. Teal. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  3. ↑ Research Analyst Job Description, Salary & Career. EvalCommunity. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  4. ↑ Вакансии по специальности «Аналитик данных». Хабр Карьера. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  5. ↑ «Research-аналитик — это человек, который умеет работать с информацией». НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург (28 мая 2021). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  6. ↑ 1 2 Вакансии «Research analyst» в России. HeadHunter. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  7. ↑ Профессия Research analyst в банке или брокерской фирме. Поступи Онлайн. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  8. ↑ Кто такой аналитик данных, чем занимается и сколько зарабатывает. Хабр (15 мая 2024). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  9. ↑ Ресечер: кто это такой, чем занимается в HR и в чем отличие от рекрутера. Пампаду (20 ноября 2023). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  10. ↑ АНАЛИТИК, -а; м. gramota.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  11. ↑ Вопрос науки: как правильно называть женщин-ученых. Наука. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  12. ↑ 1 2 Феминитивы: что о них пишут казахстанские СМИ и как используют. New Reporter (28 июня 2022). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  13. ↑ Единый квалификационный справочник должностей руководителей, специалистов и других служащих (ЕКС). АУП.Ру. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  14. ↑ 1 2 3 4 5 Аналитик - Квалификационный справочник должностей. Бизнес-Логика. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  15. ↑ ОКПДТР: 200059 - Аналитик. Всероссийский центр охраны труда. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  16. ↑ ОКПДТР: 200064 - Аналитик данных. Всероссийский центр охраны труда. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  17. ↑ 1 2 История и развитие профессии аналитика данных. Sky.pro. Дата обращения: 1 июля 2025.
  18. ↑ Краткая история аналитики. LiveJournal (2023). Дата обращения: 1 июля 2025.
  19. ↑ Тьюки и разведочный анализ данных. Хабр (2022). Дата обращения: 1 июля 2025.
  20. ↑ 1 2 3 Research Analyst. Investopedia. Дата обращения: 1 июля 2025.
  21. ↑ 1 2 How Two Decades’ Technology Reshaped and Liberated Equity Research. IR-impact.com (21 мая 2019). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  22. ↑ A Decade of Change: How Tech Evolved in the 2010s and What's in Store for the 2020s. Nasdaq. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  23. ↑ Анализ новых источников данных и их интеграция становятся все важнее для компаний. CIO.ru (26 июня 2019). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  24. ↑ A Decade of Change: How Public Markets Changed in the Past Decade and How to Successfully Approach the Next Decade. Ebert Capital Management. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  25. ↑ MiFID II: What It Is, What It Does. Investopedia (26 августа 2024). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  26. ↑ How has Equity Research evolved in the past decade? Proschool. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  27. ↑ Discounting for growth. Investec. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  28. ↑ Как аналитика и искусственный интеллект помогают бизнесу в эпоху «карьерного шока». CNews (1 февраля 2021). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  29. ↑ Тренды в Data-аналитике в 2022 году. Хабр (11 мая 2022). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  30. ↑ Актуальные тренды и ниши в аналитике данных в 2024 году. Sky.pro. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  31. ↑ От больших данных к «правильным»: 8 трендов в аналитике на 2022 год. Rusbase (20 января 2022). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  32. ↑ 1 2 Research Analyst Career Path: Is It a Good Career? 4dayweek.io. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  33. ↑ The Evolution of Data Analysts' Roles in 2025. MoldStud. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  34. ↑ 5 Soft Skills That Are Critical In The Age Of AI. Forbes (19 января 2025). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  35. ↑ 1 2 3 Equity Research in 2025: Evolution in the AI Era. Marvin. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  36. ↑ Финансовый аналитик. Учёба.ру. Дата обращения: 1 июля 2025.
  37. ↑ 1 2 Research Analyst. WOWPROFI. Дата обращения: 1 июля 2025.
  38. ↑ Дефицит кадров в IT в 2025 году. EasyDocs. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  39. ↑ Рынок труда в 2023 году: дефицит кадров, рост зарплат и фокус на заботу о сотрудниках. HeadHunter (19 декабря 2023). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  40. ↑ Рынок труда-2023: вакансий больше, чем резюме. Forbes.ru (27 февраля 2024). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  41. ↑ IT-рынок раздулся и теперь лопнул — есть ли дефицит в IT в 2025 году? tproger.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  42. ↑ Исследование рынка труда и обзор зарплат. Antal. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  43. ↑ ТОП-6 трендов в анализе данных 2023. NFP (27 июля 2023). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  44. ↑ Исследование рынка аналитиков 2024. NEWHR. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  45. ↑ Стратегия 2024. Кто фавориты на российском рынке. БКС Экспресс. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  46. ↑ Инвестиции и финансовые тренды 2024 года в России: актуальный анализ. TenChat. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  47. ↑ 1 2 Что ждет аналитиков в 2025 году. Хабр (28 ноября 2024). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  48. ↑ Трансформация профессии финансового аналитика в условиях развития искусственного интеллекта. publishing-vak.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  49. ↑ How to Become a Research Analyst: A Step-by-Step Guide. Simplilearn. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  50. ↑ Профессия аналитик данных: кто это, чем занимается, сколько зарабатывает, как им стать. Sales Generator. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  51. ↑ AI in Equity Forecasting: Impact 2025 & Market Intelligence. VASRO. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  52. ↑ Применение искусственного интеллекта в маркетинговых исследованиях. Synapse. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  53. ↑ What Does a Research Analyst Do? 365 Data Science. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  54. ↑ AI's Impact on Market Research: How AI is Changing the Industry. TGM Research. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  55. ↑ How To Become A Market Research Analyst In 2024. getsuper.ai. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  56. ↑ How to Become a Market Research Analyst. CCS Learning Academy. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  57. ↑ Роль Big Data и аналитики в принятии бизнес-решений: возможности и вызовы. AST Academy. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  58. ↑ Research Analyst — навыки и инструменты. CVator. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  59. ↑ Чек-лист junior финансового аналитика в 2025. SF.Education. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  60. ↑ 1 2 3 Тренды в Data-аналитике в 2022 году. Хабр (11 мая 2022). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  61. ↑ How To Become A Market Research Analyst In 2024. getsuper.ai. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  62. ↑ Что ждет аналитиков в 2025 году. Хабр (28 ноября 2024). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  63. ↑ The Evolution of Data Analysts' Roles in 2025. MoldStud. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  64. ↑ Market Research Analyst Skills For Your Resume And Career. Teal. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  65. ↑ What Does a Research Analyst Do? Career Centers. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  66. ↑ Кто такой аналитик данных. Яндекс Практикум. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  67. ↑ Trends in the European labour market. SMMEXPO. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  68. ↑ 1 2 3 How to Become a Research Analyst. Teal. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  69. ↑ How to Become a Research Analyst: A Complete Career Guide. Coursera. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  70. ↑ The skills you need for a graduate job in equity research. eFinancialCareers. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  71. ↑ Top 11 Market Research Analyst Skills to Succeed in Your Career. upGrad. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  72. ↑ FINRA's New Research Analyst Exam Starts May 15. ThinkAdvisor (10 апреля 2023). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  73. ↑ What Is a Market Research Analyst? And How to Become One. Coursera. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  74. ↑ Профессии по программе «Финансовый аналитик» в Финансовом университете при Правительстве РФ. Вузопедия. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  75. ↑ How to Succeed in Equity Research: A Guide for Analysts. AcademyFlex. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  76. ↑ How to Become a Market Research Analyst. Education Connection. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  77. ↑ Series 86/87. FINRA. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  78. ↑ 1 2 3 Какие сертификаты стоит получить аналитику данных. Sky.pro (2024). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  79. ↑ Инвестиции и финансовые тренды 2024 года в России: актуальный анализ. TenChat. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  80. ↑ Средняя зарплата Аналитика в России в 2025 году. ГородРабот.ру. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  81. ↑ Статистика зарплат «Аналитик» в России. GeekLink. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  82. ↑ 1 2 Сколько зарабатывает финансовый аналитик в 2025 году. SF.Education. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  83. ↑ Финансовая и бизнес-аналитика: сколько зарабатывают специалисты. SF.Education. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  84. ↑ Зарплаты аналитиков данных разного уровня в России: исследование Skillbox Media. Skillbox. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  85. ↑ Сколько зарабатывает бизнес-аналитик в России и за границей. Учись-онлайн.рф. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  86. ↑ Зарплаты бизнес-аналитиков: средние значения и уровень доходов в России. ProductStar. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  87. ↑ Средняя зарплата Аналитика в Москве в 2025 году. ГородРабот.ру. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  88. ↑ Карьерный путь Research Analyst. 4dayweek.io. Дата обращения: 1 июля 2025.
  89. ↑ 1 2 10 Best Data Analysis Software for 2025. Julius AI. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  90. ↑ 1 2 Research Analyst Technology Stack. appvizer.com. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  91. ↑ Топ-10 инструментов для анализа Big Data. CapMonster.cloud. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  92. ↑ 1 2 3 4 Системы анализа данных (BI). Soware.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  93. ↑ 1 2 Инструменты бизнес-аналитики. LeadStartup. Дата обращения: 1 июля 2025.
  94. ↑ Research Analyst — навыки и инструменты. CVator. Дата обращения: 1 июля 2025.
  95. ↑ 1 2 8 лучших инструментов предиктивной аналитики на 2025 год. allsee.team. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  96. ↑ Research Analyst. ToolQuestor. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  97. ↑ 1 2 30+ Must-Have Tools for Researchers in 2024. Bit.ai Blog. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  98. ↑ Indispensable Researcher's Toolkit 2025: 15 Essential Apps Approved by Academics. ludwig.guru. Дата обращения: 3 ноября 2025.

Категории

© Правообладателем данного материала является АНО «Интернет-энциклопедия «РУВИКИ».
Использование данного материала на других сайтах возможно только с согласия АНО «Интернет-энциклопедия «РУВИКИ».