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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction à Shiny
- Qu’est-ce que Shiny et comment fonctionne-t-il
- Installation et configuration de base
- Explorer des exemples et la galerie Shiny
Architecture UI et Serveur
- Comprendre les composants ui.R et server.R
- Travailler avec fluidPage(), sidebarLayout() et les fonctions de mise en page
- Concevoir des entrées et des sorties
Réactivité et interactions dynamiques
- Expressions réactives et observateurs
- Contrôler le comportement de l’application avec des entrées réactives
- Déboguer les problèmes de réactivité
Visualisation de données et rapports
- Intégrer ggplot2 et plotly dans les applications Shiny
- Construire des tables réactives avec DT ou reactable
- Générer des rapports téléchargeables avec rmarkdown
UI avancée et personnalisation
- Ajouter des onglets, des panneaux conditionnels et des boîtes de dialogue modales
- Incorporer des CSS personnalisés et des thèmes
- Utiliser les modules Shiny pour le réemploi du code
Déploiement et hébergement
- Déployer les applications sur Posit Cloud ou Shinyapps.io
- Faire tourner les applications localement et sur Shiny Server
- Gérer les dépendances et les versions
Étude de cas et conception d’application
- Construire un tableau de bord complet à partir de zéro
- Filtres interactifs et analyses pilotées par l’utilisateur
- Astuces pour les performances, la sécurité et la scalabilité
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Comprendre la programmation en R
- Expérience en analyse ou en visualisation de données
- Familiarité avec HTML et CSS est utile mais non requise
Public cible
- Analystes et scientifiques des données
- Développeurs R souhaitant créer des tableaux de bord interactifs
- Chercheurs et éducateurs visualisant des données à usage public ou interne
Nos clients témoignent (3)
une multitude de points
Joanna - Instytut Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Zywnosciowej-PIB
Formation - Statistical Analysis with Stata and R
Traduction automatique
connaissances du formateur, adaptées sur mesure, tous les sujets abordés
eleni - EUAA
Formation - Forecasting with R
Traduction automatique
Les applications dans la vie réelle utilisant Statcan et le CER comme exemples.
Matthew - Natural Resources Canada
Formation - Data Analytics With R
Traduction automatique