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Schulungsübersicht
Einführung in Shiny
- Was ist Shiny und wie es funktioniert
- Installation und grundlegende Einrichtung
- Erkundung von Shiny-Beispielen und der Galerie
UI- und Server-Architektur
- Verstehen der Komponenten ui.R und server.R
- Arbeiten mit fluidPage(), sidebarLayout() und anderen Layout-Funktionen
- Gestalten von Eingaben und Ausgaben
Reaktivität und dynamische Interaktionen
- Reaktive Ausdrücke und Beobachter (Observers)
- Steuerung des App-Verhaltens mit reaktiven Eingaben
- Fehlerbehebung bei Reaktivitätsproblemen
Datenvisualisierung und Berichterstellung
- Integration von ggplot2 und plotly in Shiny-Apps
- Erstellung reaktiver Tabellen mit DT oder reactable
- Generierung herunterladbarer Berichte mit rmarkdown
Erweiterte UI und Anpassungsmöglichkeiten
- Hinzufügen von Tabs, bedingten Panels und Modals
- Einbindung von benutzerdefiniertem CSS und Themes
- Nutzung von Shiny-Modulen zur Wiederverwendung von Code
Bereitstellung und Hosting
- Bereitstellung von Apps auf Posit Cloud oder shinyapps.io
- Lokales Ausführen von Apps und auf Shiny Server
- Verwalten von Abhängigkeiten und Versionen
Case Study und Applikationsdesign
- Erstellung eines voll ausgestatteten Dashboards von Grund auf
- Interaktive Filter und nutzergetriebene Erkenntnisse
- Tipps für Performance, Sicherheit und Skalierbarkeit
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in der R-Programmierung
- Erfahrung mit Datenanalyse oder -visualisierung
- Kenntnisse in HTML und CSS sind hilfreich, aber nicht erforderlich
Zielgruppe
- Datenanalysten und Data Scientists
- R-Entwickler, die interaktive Dashboards erstellen möchten
- Forschende und Lehrende, die Daten für die interne oder öffentliche Nutzung visualisieren
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