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Temario del curso
Introducción a Shiny
- Qué es Shiny y cómo funciona.
- Instalación y configuración básica.
- Exploración de ejemplos y galería de Shiny.
Arquitectura de la interfaz de usuario (UI) y del servidor
- Comprensión de los componentes ui.R y server.R.
- Uso de fluidPage(), sidebarLayout() y otras funciones de diseño.
- Diseño de entradas y salidas.
Reactividad e interacciones dinámicas
- Expresiones reactivas y observadores.
- Control del comportamiento de la aplicación mediante entradas reactivas.
- Depuración de problemas de reactividad.
Visualización de datos e informes
- Integración de ggplot2 y plotly en aplicaciones Shiny.
- Construcción de tablas reactivas con DT o reactable.
- Generación de informes descargables con rmarkdown.
Interfaz de usuario avanzada y personalización
- Agregado de pestañas, paneles condicionales y modales.
- Incorporación de CSS personalizado y temas.
- Uso de módulos de Shiny para reutilización de código.
Despliegue y alojamiento
- Despliegue de aplicaciones en Posit Cloud o Shinyapps.io.
- Ejecución de aplicaciones localmente y en Shiny Server.
- Gestión de dependencias y versiones.
Caso de estudio y diseño de la aplicación
- Construcción de un tablero completo con todas las funcionalidades desde cero.
- Filtros interactivos e información impulsada por el usuario.
- Recomendaciones para el rendimiento, la seguridad y la escalabilidad.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en R.
- Experiencia trabajando con análisis o visualización de datos.
- El conocimiento de HTML y CSS es útil, pero no es obligatorio.
Público objetivo
- Analistas y científicos de datos.
- Desarrolladores de R que buscan construir paneles interactivos.
- Investigadores y educadores que visualizan datos para uso público o interno.
14 Horas
Testimonios (2)
conocimiento del formador, personalizado, todos los temas cubiertos
eleni - EUAA
Curso - Forecasting with R
Traducción Automática
Las aplicaciones de la vida real utilizando Statcan y CER como ejemplos.
Matthew - Natural Resources Canada
Curso - Data Analytics With R
Traducción Automática