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Realizei uma análise de dados sobre startups unicórnios, destacando seu valor econômico e distribuição por país. Utilizei pandas para agrupar e analisar dados, seaborn para visualizações e numpy para manipulação eficiente. A ordenação decrescente revela os líderes em valor. Consulte o notebook para insights detalhados.

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Laislacerds/Case-Unicornio

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CaseUnicórnio

Conduzi uma análise de dados detalhada sobre startups unicórnios, destacando seu valor econômico e distribuição por país. Empreguei as bibliotecas pandas para manipulação, seaborn para visualizações e numpy para eficiência na análise. O Jupyter Notebook foi a plataforma utilizada, proporcionando uma experiência interativa e transparente na apresentação dos insights. A ordenação decrescente revela os líderes em valor, oferecendo uma visão valiosa para investidores e entusiastas.

Sobre o conjunto de dados

"Unicórnio" é um termo usado na indústria de capital de risco para descrever uma startup de capital fechado com valor superior a US$ 1 bilhão. O termo foi popularizado pela primeira vez pela capitalista de risco Aileen Lee, fundadora da Cowboy Ventures, um fundo de capital de risco com sede em Palo Alto, Califórnia.

Unicórnios também podem se referir a um fenômeno de recrutamento no setor de recursos humanos (RH). Os gerentes de RH podem ter grandes expectativas para preencher um cargo, levando-os a procurar candidatos com qualificações superiores às exigidas para um cargo específico. Em essência, esses gerentes estão procurando um unicórnio, o que leva a uma desconexão entre seu candidato ideal e quem eles podem contratar do grupo de pessoas disponíveis. Baixei a base de dados do Kaggle, Explore o Jupyter Notebook para uma análise aprofundada.

Para utilizar o Jupyter Notebook:

Instale o Jupyter: pip install jupyter Abra o terminal e vá até o diretório do seu projeto. Digite jupyter notebook e pressione Enter. Navegue até o notebook e abra-o para explorar a análise.

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Realizei uma análise de dados sobre startups unicórnios, destacando seu valor econômico e distribuição por país. Utilizei pandas para agrupar e analisar dados, seaborn para visualizações e numpy para manipulação eficiente. A ordenação decrescente revela os líderes em valor. Consulte o notebook para insights detalhados.

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