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Schulungsübersicht
Einführung in Shiny
- Was ist Shiny und wie es funktioniert
- Installation und grundlegende Einrichtung
- Explorieren von Shiny-Beispielen und -Galerien
UI- und Server-Architektur
- Verständnis der ui.R- und server.R-Komponenten
- Arbeiten mit fluidPage(), sidebarLayout() und Layoutfunktionen
- Gestaltung von Eingaben und Ausgaben
Reactität und dynamische Interaktionen
- Reactive Ausdrücke und Beobachter
- Kontrolle der App-Verhalten mit reaktiven Eingaben
- Fehlerbehebung bei Reaktivität-Problemen
Data Visualization und Berichterstellung
- Integrieren von ggplot2 und plotly in Shiny-Apps
- Bauen reaktiver Tabellen mit DT oder reactable
- Erstellen herunterladbarer Berichte mit rmarkdown
Erweiterte UI und Anpassung
- Hinzufügen von Tabs, bedingten Panels und Modals
- Inkorporieren benutzerdefinierter CSS und Themes
- Verwenden von Shiny-Modulen für Code-Wiederverwendung
Bereitstellung und Hosting
- Bereitstellen von Apps auf Posit Cloud oder Shinyapps.io
- Laufen von Apps lokal und auf Shiny Server
- Verwaltung von Abhängigkeiten und Versionen
Fallstudie und Anwendungsentwicklung
- Bauen eines voll ausgestatteten Dashboards von Grund auf neu
- Interaktive Filter und benutzergetriebene Einblicke
- Tips für Leistung, Sicherheit und Skalierbarkeit
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Eine Grundkenntnis der R-Programmierung
- Erfahrung im Bereich Datenanalyse oder -visualisierung
- Eine Vertrautheit mit HTML und CSS ist hilfreich, aber nicht erforderlich
Zielgruppe
- Datenanalysten und Wissenschaftler
- R-Entwickler, die interaktive Dashboards erstellen möchten
- Forscher und Lehrkräfte, die Daten für öffentliche oder interne Zwecke visualisieren
Einleitung in Shiny
- Was ist Shiny und wie funktioniert es?
- Installation und grundlegende Einrichtung
- Erkunden von Shiny-Beispielen und -Galerie
UI und Server-Architektur
- Vermittlung der Komponenten ui.R und server.R
- Arbeiten mit fluidPage(), sidebarLayout() und Layout-Funktionen
- Gestaltung von Eingaben und Ausgaben
Reactivität und dynamische Interaktionen
- Reactive Ausdrücke und Observer
- Kontrollieren des App-Verhaltens mit reaktiven Eingaben
- Fehlerbehebung bei Reaktivitätsproblemen
Data Visualization und Berichterstellung
- Integration von ggplot2 und plotly in Shiny-Anwendungen
- Erstellen reaktiver Tabellen mit DT oder reactable
- Generieren von herunterladbaren Berichten mit rmarkdown
Fortgeschrittene UI und Anpassung
- Hinzufügen von Tabs, bedingten Panels und Modalen
- Einführen benutzerdefinierter CSS und Themes
- Nutzung von Shiny-Modulen für Code-Wiederverwendung
Bereitstellung und Hosting
- Bereitstellen von Apps im Posit Cloud oder auf Shinyapps.io
- Lokales Ausführen von Apps und Auf Shiny Server
- Verwaltung von Abhängigkeiten und Versionen
Fallstudie und Anwendungsentwicklung
- Bauen eines vollwertigen Dashboards von Grund auf neu
- Interaktive Filter und benutzergetriebene Erkenntnisse
- Tips für Leistung, Sicherheit und Skalierbarkeit
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Shiny ist ein R-Paket, das es Benutzern ermöglicht, interaktive und dynamische Webanwendungen direkt aus R zu erstellen, ohne Kenntnisse von JavaScript oder komplexen Webframeworks zu benötigen.
Diese durch den Dozenten geführte Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene R-Nutzer, die benutzerdefinierte Webanwendungen mit Shiny zur Datenvisualisierung, Benutzereingaben und Berichterstellung erstellen möchten.
Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Interaktive Webanwendungen mit Shiny und R zu erstellen
- Nutzerinterfaces mit reaktiven Elementen und dynamischen Eingaben zu gestalten
- Datenvisualisierungen und Berichtsfunktionen in Shiny-Anwendungen einzubinden
- Shiny-Apps lokal oder online über den Shiny Server oder Posit Cloud bereitzustellen und freizuschalten.
Format der Ausbildung
- Interaktive Vorlesung und Diskussion
- Viele Übungen und Praxisphasen
- Händische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung
Anpassungsoptionen für die Ausbildung
- Um eine angepasste Ausbildung für diese Kursanbieter anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Anmeldung.
- Eine Grundkenntnis der R-Programmierung
- Erfahrung im Bereich Datenanalyse oder -visualisierung
- Eine Vertrautheit mit HTML und CSS ist hilfreich, aber nicht erforderlich
Zielgruppe
- Datenanalysten und Wissenschaftler
- R-Entwickler, die interaktive Dashboards erstellen möchten
- Forscher und Lehrkräfte, die Daten für öffentliche oder interne Zwecke visualisieren
14 Stunden
Erfahrungsberichte (5)
es war informativ und nützlich
Brenton - Lotterywest
Kurs - Building Web Applications in R with Shiny
Maschinelle Übersetzung
Viele Beispiele und Übungen zum Thema des Kurses.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Kurs - Advanced R Programming
Maschinelle Übersetzung
Das Tempo war genau richtig und die entspannte Atmosphäre ließ die Kandidaten zuversichtlich Fragen stellen.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurs - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Maschinelle Übersetzung
It was very informative and professionally held. Wojteks knowledge level was so advanced that he could basically answer any question and he was willing to put effort into fitting the training to my personal needs.
Sonja Steiner - BearingPoint GmbH
Kurs - R Programming for Data Analysis
Maschinelle Übersetzung
I really enjoyed the knowledge of the trainer.
Stephanie Seiermann
Kurs - R
Maschinelle Übersetzung
