DEEPLE

Ativa

DEEPLE TREINAMENTO EMPRESARIAL LTDA

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CNPJ 32.097.718/0001-34
7 anos desde 26/11/2018
Matriz
200 mil capital
Sociedade Empresária Limitada
BELO HORIZONTE/MG

85.99-6-04 Treinamento em desenvolvimento profissional e gerencial

Endereco

HELENA ANTIPOFF, 745 - SALA 402

SAO BENTO

BELO HORIZONTE / MG

CEP: 30350-690

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Contato

E-mail: [email protected]

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

85.99-6-04 Treinamento em desenvolvimento profissional e gerencial

Atividades Secundarias (8)

59.12-0 Atividades de pós-produção cinematográfica, de vídeos e de programas de televisão não especificadas anteriormente 70.20-4 Atividades de consultoria em gestão empresarial, exceto consultoria técnica específica 73.20-3 Pesquisas de mercado e de opinião pública 74.10-2 Atividades de desing não especificadas anteriormente 74.90-1 Serviços de tradução, interpretação e similares 82.19-9 Preparação de documentos e serviços especializados de apoio administrativo não especificados anteriormente 82.30-0 Serviços de organização de feiras, congressos, exposições e festas 85.99-6 Outras atividades de ensino não especificadas anteriormente

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Quadro Societario (6)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
NATALIA CANDIDA RIBEIRO SILVA PRATA	***	Sócio-Administrador	2018-11-26
PAULO MARCIO BRAGANCA DE MATOS	***	Sócio-Administrador	2022-11-21
LEANDRO HENRIQUE SILVA FIUZA	***	Sócio	2023-07-21
ALESSANDRA REDIG GOMES	***	Sócio	2023-07-21
ANA CRISTINA RABELO DE FREITAS BRAGA	***	Sócio	2023-07-21
ALEXANDRE GUIMARAES MADUREIRA	***	Sócio	2023-07-21

Distribuição etária dos sócios

31–40

41–50

51–60

6 de 6 sócios com faixa etária informada

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jul./2023

Entrada de 4 socios

LEANDRO HENRIQUE SILVA FIUZA, ALESSANDRA REDIG GOMES e mais 2 - Sócio

nov./2022

Entrada de socio

PAULO MARCIO BRAGANCA DE MATOS - Sócio-Administrador

nov./2018

Entrada de socio

NATALIA CANDIDA RIBEIRO SILVA PRATA - Sócio-Administrador

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Modelos preditivos baseados em machine learning — risco financeiro, fiscal, encerramento e chances de recuperação

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Estimativas estatísticas baseadas em dados públicos — não constituem rating de crédito ou avaliação individualizada.

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