Ponto Forte Comunicacao e Artes Ltda

Ativa

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CNPJ 24.504.899/0001-48
10 anos desde 01/04/2016
Matriz
15 mil capital
Sociedade Simples Limitada
RIO DE JANEIRO/RJ

90.02-7-01 Atividades de artistas plásticos, jornalistas independentes e escritores

Endereco

JULIO DE CASTILHOS, 00079 - APT 901

COPACABANA

RIO DE JANEIRO / RJ

CEP: 22081-025

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Contato

Telefone: (21) 9876-5314
E-mail: [email protected]

Dados de origem pública (Receita Federal). Saiba mais em /dados-publicos.

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

90.02-7-01 Atividades de artistas plásticos, jornalistas independentes e escritores

Atividades Secundarias (12)

58.11-5 Edição de livros 59.11-1 Produção de filmes para publicidade 59.11-1 Atividades de produção cinematográfica, de vídeos e de programas de televisão não especificadas anteriormente 59.13-8 Distribuição cinematográfica, de vídeo e de programas de televisão 59.20-1 Atividades de gravação de som e de edição de música 70.20-4 Atividades de consultoria em gestão empresarial, exceto consultoria técnica específica 74.10-2 Atividades de desing não especificadas anteriormente 74.90-1 Atividades de intermediação e agenciamento de serviços e negócios em geral, exceto imobiliários 74.90-1 Outras atividades profissionais, científicas e técnicas não especificadas anteriormente 77.39-0 Aluguel de outras máquinas e equipamentos comerciais e industriais não especificados anteriormente, sem operador 82.19-9 Preparação de documentos e serviços especializados de apoio administrativo não especificados anteriormente 90.01-9 Artes cênicas, espetáculos e atividades complementares não especificados anteriormente

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Quadro Societario (3)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
NELSON BREVE DIAS	***	Sócio	2016-04-01
JAQUELINE DE PAIVA E SILVA	***	Sócio-Administrador	2016-04-01
ANITA DE PAIVA DIAS	***	Sócio-Administrador	2026-04-17

Distribuição etária dos sócios

21–30

51–60

61–70

3 de 3 sócios com faixa etária informada

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abr./2016

Entrada de 2 socios

NELSON BREVE DIAS, JAQUELINE DE PAIVA E SILVA - Sócio, Sócio-Administrador

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

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