Desemprego aumenta em fevereiro

Acabou de ser divulgada a Pesquisa Mensal de Emprego (PME) pelo IBGE referente ao mês de fevereiro. Nela, a População Desocupada na semana de referência - aquela que está em busca de emprego, mas não encontra - saiu de 6,1% em janeiro para 6,4% em fevereiro. A mesma tinha alcançado seu menor nível desde 2002 - quando a série iniciou - em dezembro último, com 5,3% de desocupação.

Essa alta para os meses de janeiro e fevereiro eram esperadas, dado que os contratos temporários realizados no final de 2010 extinguem-se agora. Entretanto, há especialistas em mercado de trabalho que dizem que essa alta não reflete apenas esse fenômeno, mas sim uma desaceleração pontual na contratação de novos funcionários. A acompanhar, portanto, o mercado de trabalho nos meses de março e, principalmente, abril, seja via PME, seja via CAGED do Ministério do Trabalho.

 

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Resultado PNADc Trimestral - 3° Trimestre/2024

A Análise Macro apresenta os resultados da PNADc Trimestral do 3º trimestre de 2024, com gráficos elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados. Todo o conteúdo, disponível exclusivamente no Clube AM, foi desenvolvido com base nos métodos ensinados nos cursos da Análise Macro, permitindo aos assinantes acesso aos códigos e replicação das análises.

Análise exploratória para modelagem preditiva no Python

Antes de desenvolver bons modelos preditivos é necessário organizar e conhecer muito bem os dados. Neste artigo, damos algumas dicas de recursos, como gráficos, análises e estatísticas, que podem ser usados para melhorar o entendimento sobre os dados usando Python.

Como usar modelos do Sklearn para previsão? Uma introdução ao Skforecast

Prever séries temporais é uma tarefa frequente em diversas áreas, porém exige conhecimento e ferramentas específicas. Os modelos de machine learning do Sklearn são populadores, porém são difíceis de aplicar em estruturas temporais de dados. Neste sentido, introduzimos a biblioteca Skforecast, que integra os modelos do Sklearn e a previsão de séries temporais de forma simples.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.