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Duración 14 horas
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 interfaz de usuario (UI) y servidor
- Comprensión de los componentes ui.R y server.R.
- Trabajo con fluidPage(), sidebarLayout() y funciones de diseño (layout).
- Diseño de entradas (inputs) y salidas (outputs).
Reactividad e interacciones dinámicas
- Expresiones reactivas y observadores (observers).
- Control del comportamiento de la aplicación con 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.
UI avanzada y personalización
- Agregación de pestañas (tabs), paneles condicionales y ventanas modales.
- Incorporación de CSS personalizado y temas.
- Uso de módulos de Shiny para la 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.
Estudio de caso y diseño de aplicaciones
- Construcción de un panel de control completo desde cero.
- Filtros interactivos e impulsados por el usuario.
- Consejos para el rendimiento, la seguridad y la escalabilidad.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de la programación en R.
- Experiencia en el trabajo con análisis o visualización de datos.
- El conocimiento de HTML y CSS es útil, aunque no es obligatorio.
Público objetivo
- Analistas y científicos de datos.
- Desarrolladores de R que buscan construir paneles de control (dashboards) interactivos.
- Investigadores y educadores que visualizan datos para uso público o interno.
Reseñas (3)
una multitud de puntos
Joanna - Instytut Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Zywnosciowej-PIB
Curso - Statistical Analysis with Stata and R
Traducción Automática
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