Kursplan

Introduktion till Shiny

  • Vad är Shiny och hur det fungerar
  • Installation och grundläggande inställningar
  • Upplev Shiny-exempel och galleri

UI och Serverarkitektur

  • Förstå ui.R och server.R-komponenter
  • Arbeta med fluidPage(), sidebarLayout() och layout-funktioner
  • Designa in- och utgångar

Reactaktivitet och Dynamiska Interaktioner

  • Reactaktiva uttryck och observatörer
  • Kontrollera appbeteende med reaktiva ingångar
  • Felsökning av reaktivitetproblem

Data Visualization och Rapportering

  • Integrera ggplot2 och plotly i Shiny-appar
  • Skapa reaktiva tabeller med DT eller reactable
  • Generera nedladdningsbara rapporter med rmarkdown

Avancerad UI och Anpassning

  • Lägga till flikar, villkorliga paneler och modals
  • Inkorporera anpassade CSS och teman
  • Använda Shiny-moduler för kodåteranvändning

Distribuering och Värdning

  • Distribuera appar till Posit Cloud eller Shinyapps.io
  • Kör appar lokalt och på Shiny Server
  • Hantera beroenden och versioner

Fallstudie och Applikationsdesign

  • Skapa en fullfjädrad dashboard från grunden
  • Interaktiva filter och användarstyrda insikter
  • Tips för prestanda, säkerhet och skalbarhet

Sammanfattning och Nästa Steg

Krav

  • En förståelse för R-programmering
  • Erfarenhet av arbete med dataanalys eller visualisering
  • Kännedom om HTML och CSS är till hjälp men inte obligatoriskt

Målgrupp

  • Dataanalytiker och forskare
  • R-utvecklare som vill bygga interaktiva instrumentpaneler
  • Forskare och lärare som visualiserar data för offentlig eller intern användning
Shiny App Web Development med R

Introduktion till Shiny

  • Vad Shiny är och hur det fungerar
  • Installation och grundläggande inställningar
  • Utforskning av Shiny-exempel och galleri

UI och Server-arkitektur

  • Förståelse för ui.R och server.R-komponenter
  • Arbete med fluidPage(), sidebarLayout() och layout-funktioner
  • Design av in- och utgångar

Reactivitet och dynamiska interaktioner

  • Reactiva uttryck och observatörer
  • Styrning av app-beteende med reaktiva inmatningar
  • Felsökning av reaktivitet

Data Visualization och rapportgenerering

  • Integration av ggplot2 och plotly i Shiny-appar
  • Skapande av reaktiva tabeller med DT eller reactable
  • Generering av nedladdningsbara rapporter med rmarkdown

Avancerad UI och anpassning

  • Lägga till flikar, villkorliga paneler och modaler
  • Inkorporering av anpassad CSS och teman
  • Användning av Shiny-moduler för kodåteranvändning

Distribuering och värd

  • Distribuering av appar till Posit Cloud eller Shinyapps.io
  • Körning av appar lokalt och på Shiny Server
  • Hantering av beroenden och versioner

Case Study och App-Design

  • Skapande av en fullfjädrad instrumentpanel från grunden
  • Interaktiva filter och användarstyrda insikter
  • Tips för prestanda, säkerhet och skalbarhet

Sammanfattning och nästa steg

Shiny är ett R-paket som möjliggör för användare att bygga interaktiva och dynamiska webapplikationer direkt från R, utan att kräva kunskap om JavaScript eller komplexa webbramverk.Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) är riktad till mellanavancerade R-användare som vill bygga och distribuera anpassade webapplikationer med Shiny för datavisualisering, användarinteraktion och rapportering.Genom denna träning kommer deltagarna att kunna:
  • Skapa interaktiva webapplikationer med Shiny och R.
  • Designa användargränssnitt med reaktiva element och dynamiska inmatningar.
  • Inkorporera datavisualisering och rapporteringsfunktioner i Shiny-appar.
  • Distribuera och dela Shiny-appar lokalt eller online via Shiny Server eller Posit Cloud.

Kursens format

  • Interaktiv föreläsning och diskussion.
  • Många övningar och praktik.
  • Hands-on-implementering i en live-lab-miljö.

Alternativ för kursanpassning

  • För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
  • En förståelse för R-programmering
  • Erfarenhet av arbete med dataanalys eller visualisering
  • Kännedom om HTML och CSS är till hjälp men inte obligatoriskt

Målgrupp

  • Dataanalytiker och forskare
  • R-utvecklare som vill bygga interaktiva instrumentpaneler
  • Forskare och lärare som visualiserar data för offentlig eller intern användning
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Vittnesmål (5)

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier