import streamlit as st


def Analisis():
    # Titulo
    st.markdown('''
                <h1 style="text-shadow:0 0 10px #5c62ac;font-weight:bold">Data
                World Jobs</h1>
            ''', unsafe_allow_html=True)

    # Propuesta
    st.markdown("""
            <h2>Análisis y Dashboards</h2>
            <hr>
            """,
                unsafe_allow_html=True)
    # st.markdown("""
    #         <p>Es por todo esto que <strong>Latam Brain</strong>, una empresa
    #         líder en ciencia de datos, ha diseñado un proyecto revolucionario
    #         que aborda este desafío de frente. </p>
    #         <ul>Este proyecto se basa en cuatro objetivos fundamentales:
    #             <li> Recopilar datos de todas las ofertas de empleo relacionadas
    #             con la ciencia de datos y crear un data warehouse, un recurso
    #             invaluable para almacenar y analizar información de manera
    #             eficiente.
    #             <li> Obtener un panorama general de la situación actual del
    #             mercado laboral en el ámbito de la ciencia de datos tanto a
    #             nivel mundial como en América Latina.
    #             <li> Identificar las características clave que definen a los
    #             profesionales en este campo, como habilidades, herramientas y
    #             funciones, y su relación con el nivel de salario.
    #             <li> Crear un modelo predictivo utilizando Machine Learning para
    #             identificar patrones y tendencias en los datos generados por
    #             las distintas fuentes de información.
    #         </ul>
    #         """, unsafe_allow_html=True)
    #
    # st.markdown(
    #     """
    #     <div style="font-weight:bold;font-size:1.5rem;width:60vw;margin:auto;
    #     border-radius:10px;padding:10px">
    #         <cite >Nuestro proyecto, con su amplio alcance y enfoque en el
    #         análisis exhaustivo de las ofertas laborales,busca revolucionar
    #         la forma en que las empresas de reclutamiento identifican y
    #         contratan a profesionales especializados en ciencia de datos y
    #         análisis.</cite>
    #     </div>
    #     <br>
    #     """, unsafe_allow_html=True)
    # st.markdown("""
    #         <ul><strong style="font-size:1.5rem">Lo que te ofrecemos:</strong>
    #             <li><strong>Base de Datos en la nube (aws)</strong> que nos ayude a
    #             descubrir las
    #         habilidades y
    #         herramientas más demandadas en el mercado. Con esta información, pueden
    #         afinar su búsqueda y encontrar a los candidatos ideales para sus clientes. A su vez,
    #         los candidatos pueden mejorar sus habilidades y aumentar sus posibilidades de
    #         conseguir empleo en empresas que se ajusten a sus metas profesionales.
    #             <li><strong>Dashboards de Analítica</strong> que nos permita
    #             visualizar las
    #         tendencias y características
    #         que nos permitan tomar mejores decisiones en el mercado laboral dedicado en
    #         este caso a Data.
    #             <li><strong>El modelo predictivo de Machine Learning,</strong>
    #             como el cerebro detrás
    #         de todo el
    #         proyecto, permitirá anticipar tendencias y patrones en la demanda de talento, lo
    #         que permitirá a las empresas de reclutamiento estar siempre un paso adelante y
    #         adaptarse a las necesidades cambiantes del mercado.
    #         </ul>
    #         """, unsafe_allow_html=True)
    #
    # st.markdown(
    #     """<p>Con este proyecto, Latam Brain no solo está cambiando el juego en
    #     la industria del reclutamiento, sino que también está creando un puente
    #     entre el talento y las empresas en la era del Big Data. Juntos, estamos
    #     construyendo un futuro donde las empresas y los profesionales pueden
    #     alcanzar su máximo potencial, gracias a la unión perfecta entre la
    #     ciencia de datos y el reclutamiento en la era de la Transformación
    #     Digital</p>""",
    #     unsafe_allow_html=True)

    # Análisis y Recomendación
    # st.markdown("""
    #         <h2>Análisis de mercado y recomendaciones</h2>
    #         <hr>
    #         """,
    #             unsafe_allow_html=True)

    # Análisis
    # st.markdown("""
    #         <h3>Análisis</h3>
    #         <hr>
    #         """, unsafe_allow_html=True)

    # st.markdown("""
    #         <ol>
    #             <li> El salario promedio anual en empleos de data ha experimentado
    #             un crecimiento significativo (30%) entre 2019 y 2020, lo que indica una alta demanda y valoración de los profesionales en este campo.
    #             <li> El número de empleos relacionados con data ha aumentado en un
    #         sorprendente 450%, lo que demuestra un interés creciente por parte de las empresas en contratar profesionales con habilidades en ciencia de datos y análisis.
    #             <li> La mayoría de los empleados en este campo se encuentran en
    #         compañías medianas (más del 50%), lo que sugiere que estas empresas podrían estar invirtiendo más en ciencia de datos y análisis que las pequeñas o grandes empresas.
    #             <li> En cuanto a la antigüedad, hay una mayor cantidad de empleados
    #             en puestos senior, seguido de semisenior, junior y, por último, expert. Esto indica que las empresas están buscando profesionales con experiencia en el campo, aunque también hay oportunidades para aquellos con menos experiencia.
    #             <li> La mayoría de los empleos en este campo se ofrecen en
    #             modalidad remota, lo que puede atraer a una amplia gama de candidatos y permitir una mayor flexibilidad en la contratación y el trabajo.
    #         """, unsafe_allow_html=True)

    # Opción comercial

    # Recomendación
    # st.markdown("""
    #         <h3>Recomendaciones</h3>
    #         <hr>
    #         """, unsafe_allow_html=True)

    # st.markdown("""
    #         <li> Como empresa de reclutamiento, enfóquense en buscar
    #         candidatos con experiencia en ciencia de datos y análisis, ya que
    #         estos perfiles son altamente demandados. Además, consideren ofrecer
    #         capacitación y desarrollo profesional para ayudar a los candidatos
    #         a avanzar en sus carreras y mejorar sus habilidades.
    #         <li> Atraigan a los profesionales de la ciencia de datos ofreciendo
    #         salarios competitivos y oportunidades de crecimiento, ya que el
    #         salario promedio anual en este campo está en aumento.
    #         <li> Las pequeñas y grandes empresas podrían considerar aumentar su
    #         inversión en ciencia de datos y análisis, ya que las compañías
    #         medianas parecen estar liderando en este aspecto.
    #         <li> Las empresas deben adaptarse a las tendencias actuales de
    #         contratación y ofrecer puestos de trabajo en modalidad remota cuando
    #         sea posible. Esto no solo ampliará el grupo de candidatos, sino que
    #         también puede aumentar la satisfacción y la retención de los
    #         empleados.
    #         <li> Y para loos profesionales que buscan empleo en el campo de la
    #         ciencia de datos deben enfocarse en adquirir habilidades y
    #         experiencia relevantes, especialmente en áreas de alta demanda.
    #         Además, pueden considerar buscar oportunidades de trabajo remoto,
    #         ya que estas parecen ser predominantes en la industria.
    #         """, unsafe_allow_html=True)

    # Cita
    # st.markdown("""
    #         <h3><q>El futuro del empleo en Ciencia de Datos: Un vistazo a
    #         nuestros
    #         revolucionarios Dashboards de Análisis</q> - <cite>LatamBrain</cite>
    #         """, unsafe_allow_html=True)

    # st.markdown("""
    #         <p>Nuestro <strong>Dashboard General Data Jobs</strong> cuenta con
    #         una serie de gráficos esclarecedores que abarcan diferentes aspectos
    #         del mercado laboral en el campo de la Ciencia de Datos. El dashboard
    #         que atraves de cada uno de los gráficos nos muestra información
    #         pertinente para la toma de decisiones informadas y estratégicas.</p>
    #         """, unsafe_allow_html=True)

    # Graficos
    # st.markdown("""
    #         <h3>Gráficos y lo que nos permiten visualizar</h3>
    #         """, unsafe_allow_html=True)

    # st.markdown("""
    #         <ol>
    #             <li><strong>Participación de empleos por rol:</strong> Este
    #             gráfico muestra la distribución de empleos en el ámbito de la
    #             Ciencia de Datos entre diferentes roles, como científicos,
    #             analistas, ingenieros y especialistas en Machine Learning. Con
    #             esta información, podrán identificar las áreas de mayor demanda
    #             y adaptar sus estrategias de reclutamiento o formación en
    #             consecuencia.
    #             <li><strong>Participación de empleos por tipo:</strong> Aquí,
    #             visualizamos la proporción de empleos según su tipo: tiempo
    #             completo, freelance, pasantías y contratos. Esto les permitirá
    #             evaluar la naturaleza del mercado laboral y considerar qué tipo
    #             de contratación es más adecuado para sus necesidades
    #             empresariales.
    #             <li><strong>Participación de mercado en empleos por
    #             modalidad:</strong> Este gráfico compara la cantidad de empleos
    #             que son presenciales y remotos, lo que les ayudará a comprender
    #             la prevalencia de cada modalidad y adaptar sus ofertas de
    #             trabajo para satisfacer las expectativas de los profesionales
    #             en la actualidad.
    #             <li><strong>Salario promedio anual por antigüedad:</strong>
    #             Aquí, observamos la relación entre el salario promedio anual y
    #             la antigüedad del empleado, desde ejecutivos hasta empleados de
    #             nivel inicial. Este conocimiento les permitirá establecer
    #             salarios competitivos y atractivos para atraer y retener talento
    #             en cada nivel de experiencia.
    #             <li><strong>Salario promedio anual por rol:</strong> Este
    #             gráfico muestra el salario promedio anual en función del rol, ya
    #             sea científico, analista, ingeniero o especialista en Machine
    #             Learning. Con esta información, podrán comparar los salarios
    #             entre roles y asegurarse de que sus ofertas salariales sean
    #             competitivas dentro del mercado.
    #             <li><strong>Participación de mercado por país:</strong> Aquí,
    #             analizamos la distribución geográfica de los empleos en Ciencia
    #             de Datos, lo que les permitirá identificar las áreas geográficas
    #             con mayor demanda de profesionales y ajustar sus estrategias de
    #             contratación o expansión en consecuencia.
    #             <li><strong>Top 10 países por salario promedio anual:</strong>
    #             Por último, este gráfico presenta los 10 países con los salarios
    #             promedio anuales más altos en el ámbito de la Ciencia de Datos.
    #             Este conocimiento les permitirá evaluar la competitividad de sus
    #             salarios a nivel internacional y tomar decisiones informadas
    #             sobre dónde enfocar sus esfuerzos de contratación.
    #         """, unsafe_allow_html=True)

    # st.markdown("""
    #         <p>Nuestro <strong>Dashboard Latinoamérica Data Jobs</strong> es una
    #         solución integral diseñada para proporcionar información valiosa
    #         sobre el panorama del empleo en el ámbito de la ciencia de datos en
    #         América Latina. Esta herramienta fácil de usar presenta una serie de
    #         gráficos que abarcan diversos aspectos del mercado laboral en la
    #         región, permitiéndoles tomar decisiones informadas y estratégicas en
    #         sus esfuerzos de contratación y expansión. A continuación, les
    #         presento una descripción de los gráficos incluidos en nuestro
    #         dashboard:</p>
    #         """, unsafe_allow_html=True)

    # st.markdown("""
    #         <h3>Gráficos y lo que nos permiten visualizar</h3>
    #         """, unsafe_allow_html=True)
    #
    # st.markdown("""
    #         <ol>
    #             <li><strong>Participación de Mercado Latinoamericano por
    #             país:</strong> Este gráfico muestra el porcentaje de
    #             participación de cada país en cuanto a la cantidad de empleos de
    #             data en América Latina. Con esta información, podrán identificar
    #             los países con mayor demanda de profesionales en ciencia de
    #             datos y enfocar sus esfuerzos de contratación y expansión en
    #             consecuencia.
    #             <li><strong>Salario Promedio Anual por Región:</strong> Aquí,
    #             comparamos el salario promedio anual en el mundo y en América
    #             Latina en el ámbito de la ciencia de datos. Esta comparación les
    #             permitirá evaluar la competitividad de los salarios en la región
    #             y tomar decisiones informadas sobre cómo atraer y retener
    #             talento.
    #             <li><strong>Participación del mercado en Empleos Data en América
    #             Latina:</strong> Este gráfico presenta la participación de cada
    #             país en el mercado de empleos de data en América Latina, así
    #             como el porcentaje de modalidad (presencial y remota) en cada
    #             país. Con esta información, podrán evaluar las tendencias de
    #             contratación en la región y adaptar sus ofertas de trabajo para
    #             satisfacer las expectativas de los profesionales en el ámbito de
    #             la ciencia de datos.
    #             <li><strong>Participación de mercado en empleos Data por Rol en
    #             porcentaje: </strong> Este gráfico muestra la distribución de
    #             empleos en el ámbito de la ciencia de datos en América Latina
    #             entre diferentes roles, como científicos, analistas, ingenieros
    #             y especialistas en Machine Learning. Con esta información,
    #             podrán identificar las áreas de mayor demanda y adaptar sus
    #             estrategias de reclutamiento o formación en consecuencia.
    #             <li><strong>Salario Promedio Anual en USD por país:</strong> Por
    #             último, este gráfico presenta el salario promedio anual en
    #             dólares estadounidenses para cada país en América Latina. Este
    #             conocimiento les permitirá evaluar la competitividad de sus
    #             salarios a nivel regional y tomar decisiones informadas sobre
    #             dónde enfocar sus esfuerzos de contratación.
    #         """, unsafe_allow_html=True)

    # st.markdown("""
    #         <p><strong>En resumen,</strong> nuestros revolucionarios Dashboards
    #         de Análisis son unas herramientas poderosas que les proporcionan
    #         información valiosa sobre el mercado laboral en el ámbito de la
    #         Ciencia de Datos. Al aprovechar esta información, podrán tomar
    #         decisiones informadas y estratégicas que les permitirán atraer y
    #         retener a los mejores talentos en el campo, mantenerse competitivos
    #         en el mercado y, en última instancia, impulsar el crecimiento y
    #         éxito de su empresa.</p>
    #         """, unsafe_allow_html=True)

    # st.markdown("""
    #         <p>Nuestro equipo de expertos en ciencia de datos y análisis ha
    #         trabajado incansablemente para diseñar y desarrollar este dashboard,
    #         asegurando que sea fácil de usar, visualmente atractivo y, lo más
    #         importante, útil en la toma de decisiones empresariales.</p>
    #         """, unsafe_allow_html=True)

    # st.markdown("""
    #         <p>Les invitamos a explorar nuestro Dashboard de Análisis y
    #         experimentar por sí mismos cómo esta herramienta puede transformar
    #         la forma en que abordan el empleo en el ámbito de la Ciencia de
    #         Datos. Estamos seguros de que, al integrar esta información en sus
    #         estrategias de contratación, formación y desarrollo, podrán
    #         mantenerse a la vanguardia en este campo en constante evolución y
    #         crecimiento.</p>
    #         """, unsafe_allow_html=True)

    # st.markdown("""
    #         <p>Si tienen alguna pregunta o necesitan más información sobre cómo
    #         nuestros Dashboards de Análisis puede ayudarles a alcanzar sus
    #         objetivos empresariales, no duden en ponerse en contacto con
    #         nosotros. Estamos aquí para apoyarles en cada paso del camino hacia
    #         el éxito en el emocionante mundo de la Ciencia de Datos.</p>
    #         """, unsafe_allow_html=True)

    # Presentación
    st.markdown("""La <strong>Ciencia de Datos</strong> es una de las 
    industrias de mayor crecimiento en el mundo :earth_americas: , y las 
    oportunidades laborales para profesionales en este campo son más 
    emocionantes y abundantes que nunca. Como expertos en Data Analyst, sabemos 
    que la demanda de profesionales en ciencia de datos y análisis se ha 
    disparado en los últimos años, con un <strong>aumento del 450%</strong> 
    :rocket: en el número de empleos relacionados con data. <i>¡Eso es una 
    locura!</i>    
    <i>Pero aquí viene lo más emocionante:</i> el <strong>salario promedio 
    anual</strong> :dollar: en este campo <strong>aumentó un 30% entre 2019 y 
    2020</strong> :dizzy:. Eso significa que hay una gran cantidad de 
    oportunidades disponibles para quienes quieran trabajar en esta industria 
    en constante crecimiento.""", unsafe_allow_html=True)

    # Servicio
    st.markdown("""En <strong>LatamBrain</strong>, estamos en el negocio de 
    ayudar a las empresas a aprovechar al máximo el <strong>análisis de 
    datos</strong> :bar_chart:, y para lograrlo, estamos creando un data 
    warehouse para almacenar y analizar información de manera eficiente. 
    Además, estamos identificando las características clave que definen a los 
    profesionales en este campo, como habilidades, herramientas y funciones, y 
    estamos creando un modelo predictivo utilizando 
    <strong>Machine Learning</strong> :minidisc: para identificar patrones y 
    tendencias en los datos.""", unsafe_allow_html=True)

    # Solucion
    st.markdown("""Nuestra <strong>recomendación</strong> para las empresas que 
    quieran aprovechar al máximo el mercado laboral de la ciencia de datos es 
    enfocarse en <strong>buscar</strong> :mag: <strong>candidatos con 
    habilidades en ciencia de 
    datos y análisis</strong> y <strong>ofrecerles</strong> oportunidades de 
    <strong>capacitación y desarrollo profesional</strong> para ayudarles a 
    avanzar en sus carreras y mejorar sus habilidades. No olvides ofrecer 
    <strong>salarios competitivos y oportunidades de crecimiento</strong>, 
    ya que el salario promedio anual en este campo está en aumento. También es 
    importante que consideren la posibilidad de ofrecer oportunidades de 
    <strong>trabajo remoto</strong> para atraer a los mejores talentos, ya que 
    la mayoría de los empleos en este campo se ofrecen en modalidad 
    remota.""", unsafe_allow_html=True)

    # Dashboards

    # Dashboard General
    st.markdown("""<br>
                    <h4>¡Descubre el <strong>Panorama Completo</strong> del 
                    mercado laboral de
                    Data con nuestro Dashboard de Empleos Data!</h4>
                    <hr>
                """, unsafe_allow_html=True)

    imagen_1 = "./assets/Dashboard_Vistazo_al_Mercado_Actual.png"
    st.image(imagen_1, caption="Dashboard de Empleos Data",
             use_column_width=True)

    st.markdown("""
            <a href="https://public.tableau.com/views/latam_brain_context
            /DashboardVistazoelMercadoActual?:language=es-ES&publish=yes
            &:display_count=n&:origin=viz_share_link"> Dashboard - Tableau</a>
            """, unsafe_allow_html=True)

    # Dashboard Especifico
    st.markdown("""<br>
            <h4>Descubre las <strong>Tendencias Laborales:</strong> 
            Crecimiento Explosivo en Empleos de Ciencia de Datos y Análisis</h4>
            <hr>
            """, unsafe_allow_html=True)

    # Cargar y mostrar la imagen
    imagen_2 = "./assets/Dashboard_General_Data_Jobs.png"
    st.image(imagen_2, caption="Dashboard General Data Jobs.",
             use_column_width=True)

    st.markdown("""
            <a href="https://public.tableau.com/views/latam_brain_mvp_la
            /DashboardGeneralDataJobs?:language=es-ES&publish=yes&:display_count
            =n&:origin=viz_share_link">Dashboard - Tableau</a>
            """, unsafe_allow_html=True)

    # Dashboard Latino América
    st.markdown("""<br>
            <h4>¡Descubre el <strong>panorama laboral</strong> de la Ciencia de 
            Datos en <strong>Latinoamérica</strong> con nuestro Dashboard 
            Latinoamérica Data Jobs!</h4>
            <hr>
            """, unsafe_allow_html=True)

    # Cargar y mostrar la imagen
    imagen_3 = "./assets/Dashboard_Latinoamerica_Data_Jobs.png"
    st.image(imagen_3, caption="Dashboard Latinoamerica Data Jobs.",
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    st.markdown("""
            <a href="https://public.tableau.com/views/latam_brain_mvp_la
            /DashboardLatinoamericaDataJobs?:language=es-ES&publish=yes
            &:display_count=n&:origin=viz_share_link">Dashboard - Tableau</a>
            """, unsafe_allow_html=True)

    # Resumen
    st.markdown("""
        <br>
        <h3>Resumen</h3>
        <hr>""", unsafe_allow_html=True)
    st.markdown("""En <strong>resumen</strong>, la ciencia de datos :bar_chart: es 
    una de las 
    industrias más emocionantes y en constante crecimiento :sparkles:, y las 
    oportunidades para profesionales en este campo son abundantes :up:. Si tu 
    empresa quiere aprovechar al máximo el mercado laboral de la ciencia de 
    }datos, asegúrate de enfocarte en buscar talentos con habilidades en 
    ciencia de datos y análisis, ofrecer oportunidades de capacitación y 
    desarrollo profesional, salarios competitivos y oportunidades de 
    crecimiento, y considerar la posibilidad de ofrecer oportunidades de 
    trabajo remoto.
    """, unsafe_allow_html=True)
    st.markdown("""
    <strong>¡No te quedes atrás en esta emocionante industria!</strong>
    <strong>!Utiliza el paquete de Recruiter de LatamBrain!</strong> 
    :rocket:""", unsafe_allow_html=True)