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Schulungsübersicht
Einführung in Shiny
- Was ist Shiny und wie funktioniert es?
- Installation sowie grundlegende Einrichtung
- Beschauen Sie sich Beispiele sowie die Galerie von Shiny-Anwendungen.
Architektur der Benutzeroberfläche und des Servers
- Verständnis der Komponenten ui.R und server.R
- Einsatz von Funktionen wie fluidPage(), sidebarLayout() sowie weiteren Layoutfunktionen.
- Erstellung von Eingabefeldern und Ausgaben für die Benutzeroberfläche.
Reaktivität und dynamische Interaktionen
- Verwendung von reaktiven Ausdrücken sowie Observatoren.
- Steuerung des App-Verhaltens durch reaktive Eingaben.
- Aufspüren und Beheben von Problemen bezüglich Reaktivität.
Datenvisualisierung und Berichterstellung
- Integration von ggplot2 sowie plotly in Shiny-Apps.
- Erstellung interaktiver Tabellen mithilfe der Pakete DT oder reactable.
- Erzeugung herunterladbarer Berichte mit rmarkdown.
Fortgeschrittene Gestaltungsmöglichkeiten und Individualisierung
- Einfügen von Reitern, bedingten Bedienelementen sowie Modialfenstern.
- Nutzung eigener CSS-Dateien und Designthemen.
- Wiederverwendbare Module in Shiny zur Code-Optimierung.
Bereitstellung und Hosting der Anwendungen
- Veröffentlichung von Apps auf Posit Cloud oder Shinyapps.io.
- Lokale Ausführung sowie Betrieb unter Verwendung des Shiny Servers.
- Verwaltung von Abhängigkeiten und Versionsständen.
Praxisbeispiel: Gestaltung einer vollständigen Anwendung
- Entwicklung eines umfassenden Dashboards von Grund auf.
- Nutzung interaktiver Filteroptionen zur Nutzersteuerung.
- Praktische Hinweise zu Leistungsverbesserung, Sicherheit sowie Skalierbarkeit.
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundsätzliche Kenntnisse in der R-Programmierung
- Erfahrung bei der Analyse oder Visualisierung von Daten
- Grundkenntnisse in HTML und CSS sind hilfreich, jedoch nicht zwingend erforderlich
Zielgruppe
- Datenanalysten und -wissenschaftler
- R-Entwickler, die interaktive Dashboards erstellen möchten
- Forscher sowie Lehrkräfte, die Daten für den öffentlichen oder internen Gebrauch visualisieren wollen
14 Stunden
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