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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Shiny
- Was ist Shiny und wie funktioniert es
- Installation und Grundkonfiguration
- Erkundung von Shiny-Beispielen und Galerie
UI- und Server-Architektur
- Verständnis der Komponenten ui.R und server.R
- Arbeiten mit fluidPage(), sidebarLayout() und Layout-Funktionen
- Gestaltung von Eingaben und Ausgaben
Reaktivität und dynamische Interaktionen
- Reaktive Ausdrücke und Beobachter
- Steuerung des App-Verhaltens mit reaktiven Eingaben
- Fehlersuche bei Reaktivitätsproblemen
Datenvisualisierung und Reporting
- Integration von ggplot2 und plotly in Shiny-Apps
- Erstellung reaktiver Tabellen mit DT oder reactable
- Erstellung herunterladbarer Berichte mit rmarkdown
Fortschrittliche UI-Gestaltung und Anpassung
- Hinzufügen von Tabs, bedingten Panels und Modals
- Integration von benutzerdefiniertem CSS und Themes
- Nutzung von Shiny-Modulen für Wiederverwendung von Code
Bereitstellung und Hosting
- Bereitstellung von Apps in Posit Cloud oder Shinyapps.io
- Ausführen von Apps lokal und auf Shiny Server
- Verwaltung von Abhängigkeiten und Versionen
Fallstudie und Anwendungsdesign
- Erstellung eines vollumfänglichen Dashboards von Grund auf
- Interaktive Filter und nutzergesteuerte Erkenntnisse
- Tipps für Leistung, Sicherheit und Skalierbarkeit
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis der Programmierung in R
- Erfahrung in der Datenanalyse oder -visualisierung
- Kenntnisse in HTML und CSS sind von Vorteil, aber nicht erforderlich
Zielgruppe
- Datenanalysten und Data Scientists
- R-Entwickler, die interaktive Dashboards erstellen möchten
- Forscher und Dozenten, die Daten für den öffentlichen oder internen Gebrauch visualisieren
Erfahrungsberichte (3)
eine Vielzahl von Punkten
Joanna - Instytut Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Zywnosciowej-PIB
Kurs - Statistical Analysis with Stata and R
Maschinelle Übersetzung
Kenntnisse des Trainers, maßgeschneidert, alle Themen abgedeckt
eleni - EUAA
Kurs - Forecasting with R
Maschinelle Übersetzung
Die praktischen Anwendungen im echten Leben mit Statcan und CER als Beispiele.
Matthew - Natural Resources Canada
Kurs - Data Analytics With R
Maschinelle Übersetzung