távolságtartás járvány covid koronavírus
Gazdaság

Szenzációs magyar siker: a járvány egyedülálló hazai megközelítésére és a példátlan összefogásra külföldön is felfigyeltek

Miközben a koronavírus-járvány elleni védekezés során a döntéshozók, így az operatív törzs rendszeresen használják a modellező csoport magyarok mozgássűrűségét mutató adatait, a nemzetközi viszonylatban is egyedülálló magyarországi tudományos projekt rangos elismerésben részesült. Vasárnap ugyanis megjelent a Nature lapcsaládhoz tartozó Scientific Reports folyóiratban a hazai kutatók, egyetemi műhelyek és mobilszolgáltatók képviselőinek közös tanulmánya, amely az országos szintű népességmozgás monitorozását mutatja be a mobileszközökből származó adatok segítségével. A jelentős szakmai siker kapcsán megkerestük a tanulmány két szerzőjét, Szócska Miklóst, Semmelweis Egyetem Egészségügyi Közszolgálati Kar dékánját és Martin McKee professzort, akik kérdéseinkre válaszolva mutatják be az ügy jelentőségét. Ennek lényege (ezt dolgozza fel a most megjelent publikáció is), hogy a kutatócsoport a három nagy mobilszolgáltatóval közösen dolgozta ki a lakosság mozgását, települési szinten monitorozó módszertant, amely pontos eszközt ad a kormány kezébe, amikor értékelni akarja, hogy az egyes korlátozó intézkedések milyen hatást értek el. Fontos leszögezni, hogy az ezáltal megvalósuló rendszer teljesen alkalmatlan a személyazonosításra, ezt több fontos tényező beiktatása is biztosítja. A kutatócsoport és a döntéshozók így a közelébe sem kerülnek olyan adatnak, hogy például egy bizonyos előfizető vagy a családtagjai hogyan mozognak az országban. Szócska Miklóstól, a járványmodellezési munkacsoport adathasznosítási, digitális egészségüggyel foglalkozó kutatócsoportjának vezetőjétől azt is megtudtuk, hogy az általuk kidolgozott mobilitási és otthonmaradási mutatók alapján a magyar lakosság hogyan reagált a márciusi korlátozó intézkedésekre.

A Nature csoporthoz tartozó Scientific Reportsban most megjelent tanulmányuk a koronavírus-járvány tavaly tavaszi kitörésére adott egyik innovatív választ és megoldást dolgozza fel, de egy picit messzebbről indítanám: hogy kerültek be a járvány modellező csapatba és ezen belül milyen szerepük volt, kik voltak ennek a szűk teamnek a részei?

Szócska Miklós: Én is messzebbről indítanék, a Semmelweis Egyetem Közszolgálati Karán kollégáimmal régóta dolgozunk nagyméretű adathalmazokkal egészségtudományi, közgazdaságtani és alkalmazott matematikai határterületeken. Az elmúlt években eredményesen működő szakmai hálózatba szerveztük egészséghez kapcsolódó adat-tudósokat, hálózatkutatókat, adatbányászokat, orvosokat, közgazdászokat, valamint az adattárházakhoz, gépi tanuláshoz és üzleti intelligenciához értő szakembereket is. Egyszóval készülünk az adatvezérelt egészségügyi paradigmaváltásra. Mindez Palkovics miniszter úr előtt is ismert volt és ezen az alapon hívtak meg minket az ITM által létrehozott, Röst Gergely vezette járványmodellezéssel foglalkozó munkacsoportba, ahol mi az adathasznosítási, digitális egészségüggyel foglalkozó csoportot vittük. Egy innovatív környezetbe és folyamatba csöppentünk, a feladatunk is organikusan alakult. Az adatbázisok létrehozásán és az adathozzáférés biztosításán túl az egészségügyi ellátórendszer és a rendszer emberi erőforrásainak terhelhetőségének kérdéseivel, de vakcina monitorozással és olyan kérdésekkel is foglalkoztunk, hogy mikor ér ide az első vakcina. Lehet mondani, hogy

adatvezérelt egészségügyi és szélesebb értelemben vett egészség-biztonsági kérdésekkel foglalkozunk.

Tavaly tavasszal még nem tudtunk sok mindent a vírusról, ezért akkor mindenki az azonnali zárás mellett döntött a kontaktusszám csökkentése és így a járvány megfékezése érdekében. Ekkor fogalmazódott meg az igény, hogy ennek a korlátozó intézkedésnek a hatását, sikerességét mérni kellene? Megint igazolódik a korábbi mondása ennek kapcsán, hogy az adat életet menthet?

Nem örülünk, hogy egy járvány igazolja, hogy az adat életet menthet, de nem ért minket készületlenül. A hálózatkutatás eszköztárát már 2011 óta használjuk különféle elemzésekre. Amikor a járványmatematikus és az epidemiológus jelezte, hogy kapcsolatsűrűségi adatokra lenne szükségük, vagy amikor a döntéshozó feltette a kérdést, hogy a különböző távolságtartó intézkedések esetében honnan tudhatjuk, hogy az adott intézkedés működik, akkor kézenfekvő és egyértelmű volt, hogy

a mobilcella információk adhatnak gyors és releváns választ.

Tavaly tavasszal állt fel a lakosság mozgásának monitorozását célzó munkacsoport, akiknek a nevéhez fűződik most ez a tanulmány. Mennyi idő kellett ennek a csapatnak a létrehozására, hány hét után produkálták az első kézzel fogható és a döntéshozók elé tárható eredményeket? Minek köszönhető, hogy ilyen rövid idő alatt már eredményeket tudtak elérni? A koronavírus-járvány megtanította a különböző szereplőket (állam, egyetem, magánszektor) hatékonyan és gyorsan együttműködni, mert mindenkinek ez volt az érdeke?

Egy hét alatt vezetői információ rendszerbe szerveztük az addig papír alapon gyártott jelentéseket a döntéshozók számára. A mobilcella információkra elsőre mindenki azt mondta, hogy annak ellenére lehetetlen megszerezni, hogy személyazonosításra alkalmatlan, összesített adatokra volt szükségünk. Jó, mondtuk.

Mi lenne, ha beszélnénk a szolgáltatókkal. Ma sem tudok érzelemmentesen visszagondolni az első videokonferenciánkra. Felemelő volt érezni, hogy mindenki azonnal megértette a helyzet súlyát és minden szolgáltató minden segítséget megadott, saját kutatói erőforrásait is bevetve.

Az elején számos olyan módszertani kérdésünk is volt, amelyet csak a szolgáltatókkal együtt tudtunk tisztázni. Olyan valódi piaci-akadémiai együttműködés volt, amit az államigazgatás keretei segítettek. Azóta is fáradságot nem kímélve rendszeresen kapjuk az adatállományokat. Az Operatív Törzzsel is kiemelten jó a munkakapcsolat, remélem nekik is legalább olyan hasznos a mi adatfeldolgozó-elemző munkánk, mint amennyire fontos adatforrást jelentenek a döntéstámogatáshoz.

Belülről életre szóló élmény megélni a segítő összefogást.

Azért értek minket kudarcok is a munka során, de örök optimistaként remélem, hogy az ebben a cikkben bemutatott esettanulmány is segít meggyőzni azokat, majd átlépni saját adat-sovinizmusuk korlátain, akik inkább akadályozták az adatszolgáltatást és megértik:

az adat életet ment.

Röviden összefoglalná nekünk a modell módszertanát és hogy ez miért volt egyedülálló nemzetközi viszonylatban? Mi adja az egyediségét ennek a magyar rendszernek? Össze tudná hasonlítani a mobilkészülék mozgására épülő modellekkel, ez miben különbözik, mennyivel átfogóbb a magyar megoldás, milyen előnyei vannak?

A csoport a három nagy mobilszolgáltatóval együttműködésben többek között kidolgozta a lakosság mozgását,

települési szinten monitorozó módszertant, amely olcsó és pontos eszközt adott a kormány kezébe a korlátozó intézkedések hatásának méréshez, a döntések támogatásához, a célzott beavatkozások megalapozásához. A módszertan a mobiltelefon használatkor automatikusan rögzített, rutin adatokra épül és a hívást közvetítő adótorony helyadatait használja a mobiltelefon használó földrajzi helyének becslésére.

Az általunk kidolgozott módszertan teljesen alkalmatlan a személyazonosításra.

Ezt egyfelől az adatok anonimizálásával biztosítja, másfelől az egyes mobilszolgáltatók eleve település szinten aggregált adatokat bocsátottak rendelkezésre a mobilitási, illetve otthonmaradási indexek számításához.

Tehát mi a közelébe sem kerülünk olyan adatnak, hogy mondjuk egy bizonyos magyar előfizető vagy családtagjai hogyan mozognak.

A kutatócsapat által kidolgozott mobilitási (lila) és az otthonmaradási (zöld) index alakulása 2020 februárja és májusa között.

Egyszerűen nem olyan felbontású az adat amivel dolgozunk. Mivel a megoldás nemcsak az okostelefon felhasználók adatait rögzíti, ennek megfelelően a lakosság jóval nagyobb részét fedi le, aminek különösen nagy a jelentősége azokon a területeken, ahol még nem elterjedt az okostelefonok használata. Ráadásul a módszertan alkalmas arra is, hogy adatokat szolgáltasson a járvány dinamika multi-ágens modellezéséhez. Tekintettel arra, hogy a három nagy mobilszolgáltató európai szinten is jelentős szereplő, a módszertan könnyen adaptálható más országokra, illetve alkalmassá tehető a tagországok közötti vándorlás elemzésére.

Részlet a Scientific Reportban megjelent tanulmányból.

A módszertannal kapcsolatban az elején felmerült, hogy kontakt kutatásra is alkalmas formában dolgozzuk ki. Meg is néztük az ezzel kapcsolatos Ázsiában használt megoldásokat, de egyértelmű volt, hogy a mi adatvédelmi kultúránkban és elvárás-rendszerünkben azok a megoldások nem elfogadhatóak. Egy-egy személy esetében a mi általunk alkalmazott módszertannál jóval pontosabb helymeghatározást tett volna lehetővé az okostelefon és GPS alapú mozgás monitorozás, de az ilyen típusú módszertanokkal szembeni legfontosabb ellenérv is az, hogy sérülhet a személyes adatok védelmének elve. Belegondolni is elképesztő volt a kínai webáruház óriások közreműködésével bevezetett és mesterséges intelligenciával kombinált kontakt kutatási alkalmazások politikai-kulturális vonatkozásaiba. Az Európában is aktív tech óriások pontosan ezekre, a mienknél jóval nagyobb felbontású adatokra épített egyszerűsített és a mienkkel teljesen egybevágó eredményű elemzéseket hoztak ki akkor, amikor mi már a monitorozást végeztük a módszerünkkel. El kell mondanom, hogy egyikükkel volt egyeztetésünk, tájékoztattuk is őket módszertanunkról és kértünk tőlük adatot. Vállalati politikájuknak megfelelően adatot ugyan nem adtak át, de személyazonosításra alkalmatlan módon, elemzésekkel kiegészítve később publikálták azokat.

Azóta lemásolták már ezt a magyar megoldást vagy voltak ezzel kapcsolatban érdeklődések külföldről?

Már az elején megosztottuk megközelítésünket uniós szereplőkkel, és a WHO kínai irodájának segítségével feltérképeztük az ottani tapasztalatokat is. A szolgáltatók is jelezték, hogy saját anyacég-hálózatukon belül is igénybe vették módszertani megközelítéseinket. Ma már olvasható az az uniós tanulmány, amely részletesen foglalkozik a mobilcella adatok járványügyi elemzésekre történő felhasználásának módszertanával. Azért azt jó olvasni, hogy amikor annak a tanulmánynak a szerzői elkezdték kikérni az adatokat, mi már kb. másfél hónapja monitoroztuk a mozgássűrűséget, egy teljes országra, szinte teljes mobilállomány lefedettséggel. Vicces, de volt olyan visszajelzés is, hogy “ezt itt Brüsszelben megmutatni sem merem, mert elkezdenek majd azzal vádolni, hogy a magyarok kémkednek a polgáraik után.” Ezen mi jót nevettünk, és meghívtuk a cikken dolgozó szakértők közé az egyik legnevesebb nemzetközi egészségpolitikai elemzőt, Martin McKee professzort.

Martin McKee és a teljes publikáló csapat

A most megjelent publikáció szerzői között található Martin McKee professzor, aki valódi nemzetközi szaktekintély a közegészségügy területén. Az Európai Közegészségügyi Szövetség korábbi elnöke, a London School of Hygiene & Tropical Medicine professzora egyúttal elnöke az Egészségügyi Világszervezet európai regionális igazgatójának egészségügyi tanácsadó testületének (ennek a testületnek a tagja Szócska Miklós is).

A professzor a Portfolio érdeklődésére kifejtette, hogy az okostelefonok adatain alapuló mobilitás nyomon követését széles körben alkalmazták, hogy időben választ tudjanak adni a döntéshozók a világjárvány okozta kihívásokra. "Az azonban már kevesek által ismert tény, hogy az okostelefonok adatain alapuló megközelítés csak részleges képet ad a valós folyamatokról. A tanulmányban ismertetett megközelítés azonban a lakosság sokkal nagyobb hányadáról szerez be információkat, függetlenül attól, hogy milyen típusú telefont hord magánál" - mutatott rá a lényeges különbségekre más külföldi megoldások és az egyedülálló hazai megoldás között. A szakember erre alapozva azt is hangsúlyozta lapunknak, hogy a magyarországihoz hasonló rendszert más országok még nem építettek ki, azonban reméli, hogy a tudományos folyóiratban megjelent publikáció másokat is erre inspirál majd.

Úgy vélekedett, hogy különösen hasznos lenne azokban az országokban ez a fajta megközelítése a mobilitás nyomon követésére, ahol még mindig alacsony az okostelefonok penetrációja.

A tanulmányban részletezett megközelítés McKee professzor szerint meghaladja a telefonos adatok alapján történő mobilitási nyomon követési rendszerek korlátait.

A publikációt Martin McKee és Szócska Miklós mellett a következő szakemberek jegyzik: Pollner Péter (Eötvös Loránd Tudományegyetem TTK Fizikai Tanszék, tudományos főmunkatárs), Schiszler István (egészségügyi menedzser), Joó Tamás (Semmelweis Egyetem, Egészségügyi Menedzserképző Központ, senior egészségügyi közgazdász), Palicz Tamás (Semmelweis Egyetem, Egészségügyi Menedzserképző Központ, stratégiai igazgató-helyettes), Gaál Péter (Semmelweis Egyetem Egészségügyi Közszolgálati Kar, dékán), Asztalos Áron (Magyar Telekom), Bencze László (Magyar Telekom), Kapronczay Mór (Magyar Telekom), Petrecz Péter (Magyar Telekom), Tóth Benedek (Magyar Telekom), Szabó Ádám (Magyar Telekom), Weninger Attila (Magyar Telekom), Áder Krisztián (Telenor Magyarország), Bácskai Péter (Telenor Magyarország), Karaszi Péter (Telenor Magyarország), Terplan Győző (Telenor Magyarország), Tuboly Gábor (Telenor Magyarország), Sohonyai Ádám (Vodafone Hungary), Szőke József (Vodafone Hungary), Tóth Ádám (Vodafone Hungary),.

Melyek voltak a modelljük első főbb megállapításai, az első járványhullám idején? Ezt hogyan és milyen módszerekkel ellenőrizték?

Egy példát említenék: a COVID-19 első hullámában elkészítettük a mobiladatok elemzését, amely megmutatta, milyen a mozgássűrűség az országban, és egyértelműen látszott, hogy az üdülőkörzetekben ez akár a 3-4-szeresére is felment a korlátozó intézkedések alatt. Az adatok nyomán előálló hőtérképes vizualizáció következménye lett többek között az, hogy a helyi polgármesterek helyi intézkedéseket hozhattak, hogy a tömegek összeverődését elkerülhették a strandokon, szórakozóhelyeken. Ez egy precíziós döntéshozatalt tesz lehetővé.

A mobilitási index változásai a Balaton körül 2020 április 5-én az egyes településeken (mindegyik települést egy kör jelöli). A világosabb szürke szín a mobilitás csökkenését jelenti a referencianaphoz képest, míg a sötétebb szürke a mobilitás növekedését jelzi. A parton fekvő települések látogatottsága egyértelműen növekedett tavaly tavasszal, a korlátozások bejelentését követően, vagyis sokan a karanténidőszakot itt akarták átvészelni.

Milyen produktumai, mutatói lettek a kutatói munkának? gondolok itt az otthonmaradási és mozgási indexre. Ezeket azóta is nyomon követik? Tavaly áprilisban ugyanis azt mondta az előadásában, hogy hosszú távra érvényes mutatót sikerült képeznünk. Bármilyen járványhelyzetben tudják monitorozni a társadalmi mozgássűrűséget. Mire lehet még használni a rendszert, ha nem csak járványokra akarjuk? Egyáltalán használhatja az állam?

Azt hiszem ez tipikusan olyan módszertan, amit az elemzők kell hogy felmutassanak a döntéshozók számára. Természetesen ma is használjuk, és bármilyen járvány- és vészhelyzet esetén azonnal bevethető. Nem kell várnunk arra, hogy néhány hónapos késedelemmel egy globális adat-multi nyilvánosságra hozza a saját magunk által nálunk keletkeztetett adatokra épülő elemzését, a módszerünk azonnal alkalmazható. Az indexek jól jellemzik magatartásunkat, bár abba az egyéni magatartásba ez sem ad természetesen betekintést, hogy valaki visel-e maszkot, vagy bajuszkötőként az orra alatt hordja-e azt.

Az idén márciusi intézkedések meghozatala előtt is bemutattuk a döntéshozóknak, hogy bárhétközben a mozgási index továbbra is alacsonyabb a korábbi intézkedések hatására, azonban folyamatosan növekszik. Ezzel összhangban az otthonmaradási mutató továbbra is magas szinten van, azonban folyamatosan csökken, közelíti a járvány előtti értéket.

Ez különösen a huszonöt ezer főnél nagyobb lélekszámú településeken volt szembeötlő. Hétközben a főváros és a kisebb települések is egyértelműen kisebb mozgással és nagyobb otthonmaradással válaszoltak a járványra. Az újabb korlátozó intézkedések március 8-i életbe lépése előtti

hétvégén aztán országosan olyan mozgás indult mintha se járvány, se holnap ne lenne és széthordtuk a vírust.

Egyértelműen látszott, hogy sajnos fáradunk és a gyorsabban terjedő variánshoz az addigi intézkedéscsomag nem lesz elég. Lovász professzor úr csapata mellett több kutatócsoport is dolgozik új járványterjedési modelleken, ez akár ennek a járványnak a későbbi szakaszaira, akár új járványokra, célzott intézkedések megtételére és akár célzott vakcinációs programok tervezéséhez és megvalósításához is szolgáltathatnak információt. Most dolgozunk a Magyarországra látogatók cellaadatainak modellbe építésén. Ez, kiegészítve a kórokozók jelenlétének észlelésére alkalmas innovatív módszerekkel különösen érdekes lesz a járványok behurcolásának modellezéséhez. Mert ha azt hisszük, hogy a COVID-al vége az emberiség járványok elleni küzdelmének, akkor nagyot tévedünk, de ehhez már az ökológusok is kellenek. Találkoztunk a mienknél részletgazdagabb elemzéseket készítő csillagász kollégákkal is. Az ő mobilcella adatokra épülő modelljeik a gazdasági újjáépítéshez, a különféle szolgáltató ágazatok gyógyulásához is támogatást nyújthatnak.

Lehet-e mondani még aktuális elmozdulásokat ezekre az indexre a második vagy akár a harmadik hullámból? Mit okozott például a novemberi szigorítás? Van-e esetleg már adat arra, hogy a márciusi szigorítás hozott-e változást?

Lehet.

Tetten érhető a görbén a nyári lazulás, a novemberi intézkedések hatása, az intézkedések előtti bevásárlás, a karácsonyi shopping, az iskolai szünet és az ünnepek, és mint említettem a februári fáradás.

Bár néhány nap eltelik az adatok beérkezéséig és a feltöltésig,

azonnal meglátszott a március 8-i intézkedések hatása is.

Reméljük mindenki megérti a helyzet súlyosságát és ez a “csomag” most elég lesz. Manapság a közszolgálati informatikai rendszereinkben rengeteg adat képződik, ezeknek az elemzésével vagy akár a vizualizációjával sokkal céltudatosabban lehet stratégiai döntéseket hozni. És az adatoknak köszönhetően lekövethető a beavatkozások hatása.

Ha már adatbázis és adatok. Van-e arra adat-elemzésük, hogy milyen gyakran publikálnak magyarok a Nature-ben?

A mi anyagunk egy, a Nature lapcsaládhoz tartozó folyóiratban jelent meg, de igen, vannak olyan szakterületek amelyeket már feldolgoztunk. Az egyik oktatási esettanulmányunk, amely a szervezeti kultúrába ad betekintést, éppen a magyar gasztroenterológusok publikációs hálózatán mutatja be a szervezeti jelenségeket. Aki ott volt az első bemutatón, az ma is őrzi azokat a szelfiket, amiket a kivetített publikációs hálón a nevével készített. Ezt a módszertant is bemutatja a 2019 végén bemutatott a Hálózatok a közszolgálatban című könyvünk. És igen, évekkel ezelőtt társ-szerzőnk, Mckee professzor is élvezettel látta az ő publikációs hálózatának kiterjedéséről szóló elemzésünket. Az övé szélesebb mint a mienk...

A most megjelenő tanulmány fontos aktualitást ad és rámutat az adatalapú döntések jelentőségére. Beszélne ennek hátteréről?

Már nem abban a világban élünk, hogy az emberek elé papír alapú grafikonokat raknak vagy számsorokat tartalmazó táblázatokat. Az adatok ugyanis folyamatosan képződnek a fejlett rendszerekben, ezekre információ-rendszereket építünk, amelyek segítségével a trendeket lehet vizualizálni, valamint lehetőség nyílik modellezésre is. Megint egy példát említenék: az első hullám idején komoly gond volt, hogy van-e elég védőfelszerelés a járvány ellen. A döntéshozók ezt most már valós időben látják, vizuálisan, fogyás alapján, és rendelkezésre áll az információ, hogy egy-egy konkrét intézmény ebben a tekintetben piros vagy zöld besorolást kap a rendelkezésre álló készletek alapján. Olyan vizualizációs analitikai rétegeket lehet rátenni a rendszerben egyébként is képződő adatokra, ami nyers adatok bemutatásához képest segíti, és jelentősen gyorsítja, pontosítja a döntéshozatalt.

Vagyis a járvány miatt logikusan adódik, hogy az adatvezérelt döntéshozás első alkalmazási területei között van az egészségügy.

Igen, Magyarországon az egészségügyi adatrendszerek már 1993 óta fejlődőben vannak. Az ország digitális adatökoszisztémájának kialakításával és fejlesztésével kapcsolatos kormányzati teendők strukturált intézményi keretrendszerét a tavalyi évben létrehozott Nemzeti Adatvagyon Ügynökség teremti meg, ahol a többi ágazathoz képest nagyon komoly előnyben van az egészségügy, mivel országosan egységes adatrendszerei vannak. De lehet ennek gazdasági vetülete is. Ha a mobilcellaadatokhoz hozzáteszünk kereskedelmi egység, geolokációs adatokat, mert a Google adataiból láttuk, hogy meg tudták mondani, hogyan csökkent a forgalom a forgalmi csomópontokban és a kereskedelmi egységekben, innentől kezdve látjuk azt, hogy mely iparágakat érintette a legkomolyabban mondjuk a távolságtartó intézkedések hatása. Az online pénztárgépek geolokációs adataival egy online gazdasági döntéshozatali támogatórendszert tudunk építeni Magyarországon.

Címlapkép forrása: MTI/EPA/FRIEDEMANN VOGEL

frankfurt
szíria háború
Budapesti Értéktőzsde
vakcina választás vakcina
usaorosz
gery neville

Alapblog Soha ilyen jókedv!

Ilyet még nem látott a világ, az Egyesült Államokban olyan ütemben oltanak, hogy a vállalatok beszerzési menedzserei...

Kasza Elliott-tal Tesla

Tegnap élesedett a pár napja berakott eladási megbízásom 780-on, rögtön nyitás után. Majdnem elérte a csatornatetőt...

Tematikus PR cikk
Friss hírek TÖBB FRISS HÍR
2021-04-29
Lakossági hitelkockázatok & behajtás 2021 Meetup
2021-06-01
HR Revolution 2021
2021-06-03
Financial and Corporate IT 2021
2021-06-08
FM & Hybrid Office 2021
Portfolio hírlevél
Ne maradjon le a friss hírekről!
Iratkozzon fel megújult, mobilbarát
hírleveleinkre és járjon mindenki előtt.

Ügyvédek

A legjobb ügyvédek egy helyen

Infostart.hu

Felvigyázó /Junior felvigyázó

Felvigyázó /Junior felvigyázó

Elemző/Junior elemző

Elemző/Junior elemző
Online előadás
Megmutatjuk, hogyan tudtok akár már holnap kereskedni!
Könyv
Alapmű mindenkinek, akit érdekel a tőzsde világa.
GettyImages-1223642055