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ट्रैक

शाइनी फंडामेंटल्स in R

जानें कि Shiny, एक लोकप्रिय R पैकेज, का उपयोग करके अत्यंत इंटरैक्टिव वेब एप्लिकेशन कैसे बनाएँ और अपने विश्लेषणों को डैशबोर्ड और विज़ुअलाइज़ेशन के रूप में साझा करें।

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ट्रैक विवरण

शाइनी फंडामेंटल्स in R

शाइनी के साथ इंटरैक्टिव वेब ऐप्स की शक्ति अनलॉक करें

जानें कि केवल R और शक्तिशाली Shiny पैकेज का उपयोग करके गतिशील, इंटरैक्टिव वेब एप्लिकेशन कैसे बनाएँ। इस व्यावहारिक ट्रैक में, आप आकर्षक यूज़र इंटरफ़ेस बनाना और उन्हें अनुकूलित करना, उन्हें R की व्यापक डेटा विश्लेषण क्षमताओं से जोड़ना, और अपने ऐप्स को दूसरों के उपयोग के लिए तैनात करना सीखेंगे। कोई पूर्व वेब विकास अनुभव आवश्यक नहीं है।

अपने डेटा को आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन में बदलें

Shiny के विस्तृत अंतर्निर्मित UI घटकों और विज़ुअलाइज़ेशन विकल्पों के साथ अपने डेटा को जीवंत बनाएं। आप Gapminder, Star Wars, और NASA जैसे वास्तविक-विश्व डेटासेट के साथ काम करके बनाएँगे:
  • इंटरैक्टिव प्लॉट और चार्ट जो उपयोगकर्ताओं को डेटा का अन्वेषण करने की अनुमति देते हैं
  • टेक्स्ट डेटा को दृश्य रूप से आकर्षक तरीके से प्रस्तुत करने के लिए वर्ड क्लाउड्स
  • प्रमुख मीट्रिक्स और इनसाइट्स दिखाने के लिए अनुकूलन योग्य डैशबोर्ड
निर्देशित अभ्यासों और केस स्टडीज़ के माध्यम से, आप सहज, उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफेस डिज़ाइन करने का व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे जो डेटा अन्वेषण और खोज को प्रोत्साहित करते हैं।

डेटा-संचालित ऐप्स के साथ अपने संगठन को सशक्त बनाएं

जानें कि Shiny की क्षमता का उपयोग करके डेटा विश्लेषण वर्कफ़्लो को कैसे सुव्यवस्थित करें और हितधारकों को सीधे डेटा के साथ इंटरैक्ट करने में सक्षम बनाएं। गैर-तकनीकी उपयोगकर्ता आसानी से नेविगेट कर सकें ऐसे ऐप्स बनाकर, आप अपने संगठन में डेटा-आधारित निर्णय लेने को सुगम बनाएँगे। आप स्व-सेवा विश्लेषण उपकरण बनाना, दोहराए जाने वाले डेटा प्रोसेसिंग कार्यों को स्वचालित करना, और सहकर्मियों के साथ पुनरुत्पादनीय विश्लेषण पाइपलाइनों को साझा करना सीखेंगे। इसके अलावा, आप विविध दर्शकों के साथ अंतर्दृष्टियों को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने के कौशल विकसित करेंगे, जिससे यह सुनिश्चित होगा कि डेटा सुलभ और कार्रवाई योग्य बना रहे।

शाइनी विकास के सर्वोत्तम अभ्यासों में महारत हासिल करें

पूरे ट्रैक के दौरान, आप Shiny ऐप विकास के लिए उद्योग की सर्वोत्तम अभ्यास अपनाएँगे, जिससे आपका कोड कुशल, रखरखाव योग्य और स्केलेबल होगा। आप सीखेंगे:
  • अपने ऐप के UI और सर्वर कंपोनेंट्स को सर्वोत्तम प्रदर्शन के लिए संरचित करें
  • प्रभावी त्रुटि प्रबंधन और उपयोगकर्ता इनपुट सत्यापन लागू करें
  • पुन: प्रयोज्य मॉड्यूल बनाएं ताकि आपका कोड DRY (Don't Repeat Yourself) रहे
  • अपने ऐप्स को Shiny सर्वर या होस्टिंग प्लेटफ़ॉर्म पर सुरक्षित रूप से तैनात करें
इस Track के अंत तक, आपके पास वास्तविक Shiny प्रोजेक्ट्स को संभालने और अपने डेटा विज्ञान वर्कफ़्लो को बेहतर बनाने के कौशल और आत्मविश्वास होंगे।

नए करियर अवसरों को अनलॉक करें

आज के डेटा-संचालित नौकरी बाज़ार में Shiny में दक्षता एक अत्यधिक मांग वाला कौशल है। चाहे आप डेटा विश्लेषक, डेटा वैज्ञानिक, या शोधकर्ता हों, अपने टूलकिट में इंटरैक्टिव वेब ऐप विकास जोड़ने से आप एक अधिक बहुमुखी और मूल्यवान टीम सदस्य बन जाएंगे. इस ट्रैक के दौरान बनाए गए प्रभावशाली Shiny ऐप्स के पोर्टफोलियो के साथ अपनी नई अर्जित कौशलों को प्रदर्शित करें।

पूर्वापेक्षाएँ

इस ट्रैक के लिए कोई पूर्व आवश्यकताएं नहीं हैं

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