Curso Dashboards com Shiny

https://github.com/zetta-academy/curso-dashboards-com-shiny

Eleve a qualidade do seu trabalho de Health Analytics, usando Shiny - a excelente ferramenta para desenvolver dashboards.

Objetivos

Desenvolva painéis interativos (dashboards) usando Shiny. Neste curso você montará um dashboard interativo usando recursos como gráficos e mapas.

Palavras-chave: visualização de dados, shiny, R, tidyverse, dashboards, mapas, leaflet, ciências de dados.

Introdução

O Shiny é uma ferramenta dinâmica, reativa e escalável para a criação de painéis interativos - Dashboards. Neste curso, você desenvolverá um projeto de health analytics que permitirá acompanhar os casos de COVID-19 em todos municípios do país.

Ao final do curso, você será capaz de desenvolver gráficos e mapas interativos usando diversos pacotes e bibliotecas do R.

Você aprenderá:

1. Escrever código de programação usando R;
2. Extrair e capturar dados em bancos de dados públicos de pacotes e API;
3. Tratar dados usando os pacotes R - tidyverse;
4. Apresentar dados usando tabelas com filtros dinâmicos;
5. Aplicar técnicas de visualização de gráficos e mapas para analisar dados;
6. Integrar as visualizações num painel interativo e dinâmico;
7. Disponibilizar sua dashboard na Internet.

Conhecimentos necessários

Este curso foi desenvolvido para quem possui conhecimento intermediário de programação. Se você já escreveu uma função em Python e já usou Pandas, você está pronto. Conhecimentos básicos de HTML e CSS são também desejáveis para customização do projeto final.

Sou iniciante, posso fazer o curso?

Se você for iniciante, você precisará dedicar mais horas para acompanhar este curso e usar recursos adicionais para conseguir acompanhá-lo. Nós gravamos vídeos introdutórios e temos cientistas de dados para tirar dúvidas e acompanhar seu progresso nos fóruns.

Metodologia

O curso será totalmente online. As aulas serão feitas ao vivo e depois disponibilizadas como material de apoio.

• Aulas expositivas síncronas (50 min);
• Sessões de tutoria semanais com cientistas de dados;
• Vídeos de conteúdo no Youtube;
• Exercícios disponíveis no Github da Zetta.

Cronograma

• Início das aulas - 01/02/2020, às 19h00.
• Duração - 5 encontros.
• Número de vagas: 60.

01/02/2021 | Introdução ao curso e suas ferramentas [Playlist] [Slides]

1. Expectativas. O que este curso é?
2. Apresentar projeto final
3. Conheça as ferramentas do curso:
   1. Instalar R e RStudio;
   2. Instalar pacotes do R;
   3. Criar primeiro aplicativo em Shiny - “Olá Shiny”.

22/02/2021 | R para manipulação de dados e visualizações

1. Subprojeto - Gerar gráfico de casos acumulados e média móvel de COVID-19 por cidade - 15%.
2. Manipulação de dados:
   1. Tidyverse
   2. ggplot2 e Plotly

01/03/2021| Shiny - Mapas e caixas interativos

1. Subprojeto - Gerar mapa usando Leaflet - 15%
2. Mapa a. Leaflet
3. Caixas com número de reprodução efetivo
4. Número de reprodução efetivo - o que é?

08/03/2021 | Customizando seu Dashboard

1. Usando bs4Dash para customizar o template da Zetta
2. Bootstrap;
3. Customização: Adicionar logotipo e css.

15/03/2021 | Apresentação do projeto final

1. Apresentação dos projetos; 70%
2. Próximos passos com Shiny: a. Como criar aplicações Shiny - Design, Protótipo, Construção, Teste e Deploy b. Pacotes (Golem), livros e documentação auxiliar
3. Avaliação do curso;

Recursos

Github do curso

• https://github.com/zetta-academy/curso-dashboards-com-shiny

Instrutores

Ana Flávia Souza. Tutora. Cientista de dados com certificação IBM Data Science Certification. Estagiária na Zetta Academy e graduanda em Ciências Econômicas pela Universidade Federal de Viçosa.

Gabriel Kakizaki. Tutor. Cientista de dados com certificação IBM Data Science Certification. Estagiário na Zetta Academy e graduando em Administração pela Universidade Federal de Viçosa.

Henrique Gomide, Ph.D. Professor. Líder do comitê científico da empresa Zetta Health Analytics e professor da Universidade Federal de Viçosa. IBM AI Engineering Professional Certificate. TensorFlow Developer.

Janilson Mendes. Professor. Especialista em Engenharia Clínica pelo Hospital Albert Einstein. Pós-graduado em Matemática Aplicada e Big Data pelo Museu da Matemática.