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コース概要
Shiny入門
- Shinyとは何か、その仕組みの概要
- インストール方法および基本的なセットアップ手順
- Shinyのサンプルコードやギャラリーの活用方法
UIとサーバーの設計
- ui.Rおよびserver.Rの構成要素について理解する
- fluidPage()、sidebarLayout()などのレイアウト関数の活用方法
- 入力欄や出力結果を設計するテクニック
反応性と動的な相互作用
- Reactive式およびObserverの仕組み
- 反応性入力を用いたアプリケーション挙動の制御方法
- 反応性に関する問題のデバッグ手法
データ可視化とレポート作成
- Shinyアプリにggplot2やplotlyを組み込む方法
- DTやreactableを用いて反応性の高いテーブルを作る方法
- rmarkdownを活用したダウンロード可能なレポート生成方法
高度なUIデザインとカスタマイズ
- タブや条件付きパネル、モーダルウィンドウの追加手順
- 独自のCSSおよびテーマの導入方法
- コードの再利用を目的としたShinyモジュールの利用法
デプロイとホスティング
- Posit CloudやShinyapps.ioへのアプリ公開手順
- ローカル環境およびShiny Serverでの運用方法
- 依存パッケージやバージョン管理のベストプラクティス
ケーススタディとアプリ設計実践
- ゼロから機能豊富なダッシュボードを構築する手順
- インタラクティブフィルターの活用やユーザー指向の分析手法
- パフォーマンス向上、セキュリティ確保、拡張性向上のためのポイント
まとめと今後の学習方針
要求
- Rプログラミングに関する基本的な理解
- データ分析または可視化の経験があること
- HTMLおよびCSSに触れたことがあると望ましいが、必須ではない
対象者
- データアナリストおよびデータサイエンティスト
- インタラクティブなダッシュボードを作成したいR開発者
- 一般公開や社内利用向けにデータ可視化を行いたい研究者や教育者
14 時間
お客様の声 (3)
多くのポイント
Joanna - Instytut Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Zywnosciowej-PIB
コース - Statistical Analysis with Stata and R
機械翻訳
トレーナーの知識に基づき、すべてのトピックがカスタマイズされてカバーされます
eleni - EUAA
コース - Forecasting with R
機械翻訳
StatcanとCERを例に挙げた実際のアプリケーション。
Matthew - Natural Resources Canada
コース - Data Analytics With R
機械翻訳