Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Shiny
- Czym jest Shiny i jak działa
- Instalacja i podstawowa konfiguracja
- Przegląd przykładów i galerii Shiny
Architektura UI i Server
- Zrozumienie komponentów ui.R i server.R
- Praca z funkcjami fluidPage(), sidebarLayout() i innymi funkcjami układu
- Projektowanie danych wejściowych i wyjściowych
Reaktywność i dynamiczne interakcje
- Reaktywne wyrażenia i obserwatory
- Kontrolowanie zachowania aplikacji za pomocą reaktywnych danych wejściowych
- Rozwiązywanie problemów z reaktywnością
Wizualizacja danych i raportowanie
- Integracja ggplot2 i plotly w aplikacjach Shiny
- Tworzenie reaktywnych tabel z użyciem DT lub reactable
- Generowanie raportów do pobrania z użyciem rmarkdown
Zaawansowany interfejs użytkownika i dostosowanie
- Dodawanie zakładek, paneli warunkowych i modali
- Włączanie niestandardowych stylów CSS i motywów
- Używanie modułów Shiny do ponownego wykorzystania kodu
Wdrażanie i hostowanie
- Wdrażanie aplikacji na Posit Cloud lub Shinyapps.io
- Uruchamianie aplikacji lokalnie i na Shiny Server
- Zarządzanie zależnościami i wersjami
Studium przypadku i projektowanie aplikacji
- Budowa pełnoprawnego pulpitu nawigacyjnego od podstaw
- Interaktywne filtry i analizy oparte na danych użytkownika
- Wskazówki dotyczące wydajności, bezpieczeństwa i skalowalności
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Znajomość programowania w R
- Doświadczenie w analizie lub wizualizacji danych
- Znajomość HTML i CSS jest pomocna, ale nie jest wymagana
Grupa docelowa
- Analitycy i naukowcy zajmujący się danymi
- Programiści R, którzy chcą budować interaktywne pulpity nawigacyjne
- Badacze i edukatorzy wizualizujący dane do użytku publicznego lub wewnętrznego
14 godzin
Opinie uczestników (2)
zakres wiedzy trenera, dostosowany do potrzeb, wszystkie tematy omówione
eleni - EUAA
Szkolenie - Forecasting with R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Rzeczywiste zastosowania przy użyciu Statcan i CER jako przykładów.
Matthew - Natural Resources Canada
Szkolenie - Data Analytics With R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję