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期間 14 時間
コース概要
Shinyの紹介
- Shinyとは何か、その仕組み
- インストールと基本的なセットアップ
- Shinyのサンプルとギャラリーの探索
UIとサーバーのアーキテクチャ
- ui.Rとserver.Rのコンポーネントの理解
- fluidPage()、sidebarLayout()、レイアウト関数の取り扱い
- 入力と出力の設計
リアクティビティと動的なインタラクション
- リアクティブ式とオブザーバー
- リアクティブ入力によるアプリ動作の制御
- リアクティビティ問題のデバッグ
データ可視化とレポート作成
- Shinyアプリへのggplot2とplotlyの統合
- DTまたはreactableによるリアクティブテーブルの構築
- rmarkdownによるダウンロード可能なレポートの生成
高度なUIとカスタマイズ
- タブ、条件付きパネル、モーダルの追加
- カスタムCSSとテーマの導入
- Shinyモジュールを用いたコード再利用
デプロイメントとホスティング
- Posit CloudまたはShinyapps.ioへのアプリデプロイ
- ローカルおよびShiny Serverでのアプリ実行
- 依存関係とバージョンの管理
ケーススタディとアプリケーション設計
- ゼロからフル機能付きダッシュボードの構築
- インタラクティブなフィルターとユーザー主導のインサイト
- パフォーマンス、セキュリティ、スケーラビリティのためのヒント
まとめと次のステップ
要求
- Rプログラミングの理解
- データ分析または可視化での経験
- HTMLとCSSの知識はあれば望ましいですが、必須ではありません
対象者
- データアナリストおよび科学者
- インタラクティブなダッシュボードの構築を目指すR開発者
- 公開または社内利用向けにデータを可視化する研究者および教育者
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