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Temario del curso
Introducción a Shiny
- ¿Qué es Shiny y cómo funciona?
- Instalación y configuración básica
- Exploración de ejemplos y galerías de Shiny
Arquitectura de UI y Server
- Comprensión de los componentes ui.R y server.R
- Trabajo con fluidPage(), sidebarLayout() y 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 reutilizar 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 aplicaciones
- Construcción de un panel completo desde cero
- Filtros interactivos e insights generados por el usuario
- Recomendaciones para rendimiento, seguridad y escalabilidad
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica del lenguaje de programación R
- Experiencia trabajando con análisis o visualización de datos
- Conocimientos previos de HTML y CSS son útiles, pero no obligatorios
Audiencia objetivo
- Analistas y científicos de datos
- Desarrolladores de R que buscan crear paneles interactivos
- Investigadores y educadores que visualizan datos para uso público o interno
14 Horas
Testimonios (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