Python
from future import success
from VC import funding

Investimos em startups de Data Science, Machine Learning e I.A.

(não investimos em hype)

Nosso fundo de investimento ainda não está operacional, mas já lançamos essa página para fazer a pré-inscrição de startups interessadas e coletar feedback; mas principalmente para apresentar nossas ideias e proposta para o mundo.


Faça já sua pré-inscrição

Nossa Tese de Investimento:

O cofundador técnico agora tem que ser especialista em Ciência de Dados, não mais em Ciência da Computação.

Sim, código ainda importa, saber programar é fundamental, mas entender de probabilidade, estatística, otimização e a teoria por trás dos métodos de Machine Learning é ainda mais importante!

P.O.S. – Programa de Otimização de Startups

De acordo com Eric Ries a definição de uma startup é: uma organização que opera em condições de extrema incerteza. O principal objetivo do nosso programa é diminuir essa incerteza o máximo possível.

def POS(startup):
    """Programa de otimização de Startups, inclui funding, coworking, 3 intensos mêses em São Paulo, mentoria, 
    colaboração e muito aprendizado"""

    # Investimento inicial, após a seleção
    startup.capital += 300_000  # R$ 300k em nota conversível

    # Aprender e validar ideias por 90 dias
    for mês in range(3):
        startup.mentoring()
        startup.build_and_iterate()
        startup.product_market_fit()

    # Resultado: Modelo de Negócios testado e validado
    return startup.ready_for_growth()
Python

Por 3 meses seu escritório será na Avenida Paulista

O foco durante os 3 meses de programa deve ser 100% na sua startup, um programa presencial demanda comprometimento e dedicação à isso, tanto da nossa parte quanto dos fundadores.

Por tudo isso que um programa presencial e que inclui um espaço de trabalho para as startups é fundamental, não é possível replicar isso via encontros onlines e chats.

Perfil Procurado:

Na fase inicial de uma startup o perfil, motivação, experiência e conhecimento das/dos fundadores é mais importante do que a ideia de negócio.

É extremamente raro que a ideia inicial se demonstre 100% correta, portanto o que importa mesmo é a capacidade e qualidade do time para aprender e continuar à crescer.

Buscamos pessoas que gostem de aprender e empreender!

É fundamental que ao menos alguém da sua equipe seja de fato uma pessoa que gosta e sabe de dados, programar com PyTorch (ou Keras, TensorFlow, JAX, MLX) não é o suficiente, entender a matemática é tão importante quanto.

A sociedade brasileira é extremamente diversificada, isso é uma grande vantagem. Fundadores também devem representar essa diversidade. Aumentar a representatividade é melhor para todos.

# Coisas que gostamos 😍
gostamos = ["Python", "Numpy", "Polars", "Plotly", "Seaborn", "Marimo","XGboost", "Transformers", "CatBoost", "Pytorch","MLX", "Adam Optimizer", "DuckDB", "SQL",
    "FastAPI", "Streamlit", "AUC-ROC Curve",
    "Precision", "Recall", "Statsmodels",
    "Akaike Information Criterion",
    "Bayesian Information Criterion",
    "p < 0.05"
]

Áreas de Interesse:

Modelos proprietários para problemas específicos:

Infraestrutura e ferramentas para adoção de ML:

Faça já sua pré-inscrição

Como avaliamos ideias e modelos de negócio:

  1. Relevância do Problema a ser resolvido ou oportunidade de negócio
  2. Disponibilidade e qualidade dos dados
  3. Tipo de modelo adequado para solucionar o problema

Uma startup de sucesso é criada para resolver um problema real e significativo. Se o problema não for relevante de nada adianta o resto.

Sem dados organizados, tratados e de qualidade não adianta a complexidade do modelo, o resultado nunca será bom.

# Fórmula do Sucesso
def product_market_fit(startup):
"""A função objetivo de toda startup"""
    
    pmf = False   
    while pmf != True:
        get_out_building(),
        test_hypothesis(),
        validated_learning(),
        customer_dev() 
    return modelo_validado
# Não existe fórmula mágica, só trabalho duro, perseverança, aprendizagem e crescimento

A palavra aceleração meio que perdeu o significado no Brasil

Por isso deixamos bem claro os seguintes pontos: 

# Coisas que não gostamos ❌, reduzir ao máximo

não_gostamos = [
    "Overfitting", "Hype", "Alucinação", "Prompt Injection",
    "NaN", "Missing Values", "Concept Drift",
    "Data Leakage", "Exploding Gradients",
    "Off-by-One", "RuntimeError"
]

Ainda estamos construindo tudo isso

Somos transparentes: o fundo ainda não está operacional. Estamos em processo de fundraising, estruturação jurídica e montando a infraestrutura necessária.

Lançamos este site agora para:

Se você se identificou com nossa visão, faça a pré-inscrição. Vamos manter contato e avisar quando estivermos prontos para a primeira turma.

Para dizer um Oi, mandar sugestões e feedback ou tirar qualquer dúvida contato@nucleovetorial.com.br 

# Status Núcleo Vetorial
epochs = ["Tese de Investimento", "Estrutura Jurídica", "Fundraising", 
          "Espaço Físico", "Rede de Mentores"]

for epoch in tqdm(epochs):
    train(epoch)
    
Progress: 68%|████████████░░░░░░░░| 3/5 [00:42<00:18, 9.2s/epoch]
Status: Em construção...