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Plan du cours
Introduction à Shiny
- Qu'est-ce que Shiny et comment cela fonctionne
- Installation et configuration de base
- Exploration des exemples et de la galerie Shiny
Architecture de l'interface utilisateur et du serveur
- Compréhension des composants ui.R et server.R
- Travail avec fluidPage(), sidebarLayout() et les fonctions de mise en page
- Conception des entrées et des sorties
Réactivité et interactions dynamiques
- Expressions réactives et observateurs
- Contrôle du comportement de l'application avec des entrées réactives
- Dépannage des problèmes de réactivité
Visualisation de données et reporting
- Intégration de ggplot2 et plotly dans les applications Shiny
- Construction de tableaux réactifs avec DT ou reactable
- Génération de rapports téléchargeables avec rmarkdown
Interface utilisateur avancée et personnalisation
- Ajout d'onglets, de panneaux conditionnels et de boîtes de dialogue modales
- Intégration de CSS personnalisé et de thèmes
- Utilisation des modules Shiny pour la réutilisation du code
Déploiement et hébergement
- Déploiement des applications sur Posit Cloud ou shinyapps.io
- Exécution des applications localement et sur Shiny Server
- Gestion des dépendances et des versions
Étude de cas et conception d'application
- Construction d'un tableau de bord complet à partir de zéro
- Filtres interactifs et insights guidés par l'utilisateur
- Conseils pour la performance, la sécurité et l'évolutivité
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Comprendre la programmation R
- Expérience avec l'analyse de données ou la visualisation
- Des connaissances en HTML et CSS sont utiles mais non obligatoires
Public cible
- Analystes et scientifiques des données
- Développeurs R souhaitant construire des tableaux de bord interactifs
- Chercheurs et éducateurs visualisant des données à des fins publiques ou internes
14 Heures
Nos clients témoignent (2)
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