Shiny Profissional

Shiny Profissional

Bem-vindo ao curso “Shiny Profissional”, um programa intensivo e prático projetado para capacitar você a dominar o desenvolvimento de aplicações e dashboards interativos com R e Shiny, elevando suas habilidades do nível básico ao avançado. Este curso é ideal para profissionais de dados, analistas, cientistas e engenheiros que desejam aprimorar suas competências na criação de soluções de dados robustas, visualmente atraentes e altamente funcionais, utilizando a versatilidade do ecossistema R. Ao final, você estará apto a transformar análises complexas em ferramentas estratégicas, facilitando a tomada de decisões baseadas em dados e impulsionando o impacto do seu trabalho nas equipes de liderança sênior.

Objetivos do Curso

Ao final deste curso, você será capaz de:

• Personalizar e estilizar aplicações Shiny: Aplicar temas e customizações para alinhar a identidade visual da sua marca, utilizando pacotes como ShinyThemes, BSLib e Fresh, além de técnicas de HTML e CSS (incluindo SASS) para um controle estético preciso e programático.
• Integrar e criar elementos visuais complexos: Incluir documentos externos (.txt, .md, .html), construir componentes HTML personalizados, e alavancar o sistema de grid do Bootstrap para layouts responsivos. Utilizar inteligência artificial para auxiliar na prototipagem de HTML e CSS.
• Dominar arquiteturas avançadas de Shiny: Compreender e aplicar design kits como Shiny Dashboard, BS4Dash e BSLib para construir aplicações com interfaces modernas, menus laterais, caixas de informação e abas interativas, adaptando o visual às necessidades do projeto.
• Implementar notificações e validação de dados: Fornecer feedback intuitivo ao usuário através de tooltips, popovers, modais e toasts. Validar entradas de formulários com ShinyFeedback e ShinyValidate.
• Aplicar programação funcional para otimização do código: Reduzir a repetição de código, aumentar a extensibilidade e simplicidade das suas aplicações, utilizando a família Apply (Lapply, Sapply, Mapply, etc.) e outras técnicas de programação funcional.
• Desenvolver aplicações com módulos: Organizar o código em módulos reutilizáveis para facilitar a manutenção, o desenvolvimento em equipe e a testagem, criando componentes UI e Server independentes. Aprender a utilizar módulos prontos da comunidade R/Shiny.
• Realizar a implantação de aplicações: Publicar aplicações em diferentes ambientes: ShinyApps.io (serviço gratuito da Posit), Docker (para isolamento e portabilidade) e Shiny Server (para controle total do servidor).

Conteúdo Programático

O curso está organizado em unidades didáticas (UD), cada uma abordando tópicos essenciais para o domínio do desenvolvimento profissional em Shiny.

Personalização e temas

• Customização da identidade visual: alteração de cores, fontes, bordas e backgrounds de aplicações Shiny.
• Utilização de pacotes de temas: ShinyThemes (com temas BootsWatch), BSLib (com suporte a Bootstrap 4 e 5, e customização em tempo real), e Fresh (com acesso a variáveis customizáveis do Bootstrap 3).
• Programação de estilo com SASS: Criação de variáveis, funções e loops para gerar CSS de forma mais enxuta e controlada.
• Inclusão de CSS em arquivos externos (www) para melhor organização e reutilização.

Inclusão de Documentos e Criação de Elementos HTML/CSS

• Construção de elementos HTML no R: Uso de funções Shiny para criar tags como h1, p, div, img, a, ul, li, pre, code.
• Inclusão de conteúdo de arquivos: Carregamento de textos (.txt), documentos Markdown (.md) e fragmentos HTML separados diretamente na aplicação.
• Desenvolvimento de layouts responsivos: Utilização do sistema de grid do Bootstrap para adaptar a exibição a diferentes tamanhos de tela (desktop, tablet, mobile).
• Criação de componentes HTML personalizados: Infoboxes com imagem, mapas, gauges e donut charts, ilustrando o poder de customização para KPIs e informações de usuário.

Arquiteturas de aplicações Shiny

• Comparação entre arquiteturas: Análise das diferenças e vantagens de Shiny básico (Bootstrap 3), Shiny Dashboard (Admin LTE 2), BS4Dash (Bootstrap 4 e Admin LTE 3), e BSLib (Bootstrap 4/5).
• Construção de layouts avançados: Uso de boxes, tabBoxes, infoBoxes, valueBoxes e elementos de navegação para criar dashboards com aspecto profissional.
• Exploração de outras arquiteturas do ecossistema R: Shiny Mobile, Argon Dash, Tabular Dash, Shiny Semantic, Shiny Fluent, e o framework Rhino para desenvolvimento profissional.

Notificações e validação de entradas

• Comunicação com o usuário: Implementação de tooltips e popovers (BSLib, ShinyBS) para informações contextuais.
• Mensagens temporárias e modais: Utilização de toasts (BSUtils, ShinyFeedback) para alertas rápidos e caixas modais para interações importantes.
• Validação de formulários: Aplicação de ShinyFeedback e ShinyValidate para verificar a consistência de dados (formato, limites, obrigatoriedade, expressões regulares, força de senha).
• Indicadores de processamento: Uso de ShinyCSSLoaders, ShinyCustomLoader e Waiter para exibir telas de carregamento, spinners e barras de progresso, aprimorando a experiência do usuário durante operações demoradas.

Programação funcional em aplicações

• Fundamentos da programação funcional em R: Revisão da família Apply (Apply, LApply, SApply, MApply, TApply, By, Aggregate, Replicate) para manipulação eficiente de dados.
• Otimização de código Shiny: Redução de repetição na criação dinâmica de elementos de UI (botões, sliders, seletores) e na lógica reativa do servidor.
• Gerenciamento de escopo: Entendimento das diferenças entre for e lapply em contextos reativos para evitar efeitos colaterais indesejados.
• Avaliação indireta de expressões e chamadas de funções: Uso de do.call, eval e parse para maior flexibilidade na construção de lógica de aplicação.

Desenvolvimento de aplicações com módulos

• Conceitos de modularização: Vantagens de organizar o código em módulos para reúso, manutenção, desenvolvimento paralelo e testagem.
• Estrutura de módulos Shiny: Definição de componentes UI e Server de módulos, com uso de namespace e ID para comunicação.
• Flexibilização do layout de módulos: Técnicas para tornar os módulos mais adaptáveis a diferentes disposições na interface da aplicação principal.
• Módulos com retorno de valores reativos: Criação de módulos que retornam objetos reativos (e.g., data.frames processados) para serem utilizados por outros módulos ou pela aplicação principal.
• Uso de módulos prontos da comunidade: Exploração de pacotes como DataMods, ShinyChatR e ShinySense, que fornecem módulos pré-construídos para funcionalidades comuns.
• Combinação de módulos: Construção de aplicações complexas integrando múltiplos módulos para diferentes funcionalidades (ex: upload, edição, e análise de dados).

Implantação no ShinyAppsIO

• Publicação no ShinyApps.io: Processo de deploy de aplicações Shiny no serviço de hospedagem gratuito da Posit.
• Autenticação e gerenciamento: Utilização do RStudio IDE ou comandos programáticos com rsconnect para autenticar e gerenciar aplicações, logs e métricas de uso.

Implantação com Docker

• Criação de containers Docker: Entendimento da tecnologia Docker para isolar ambientes de aplicação, garantindo portabilidade e reprodutibilidade.
• Construção de Dockerfile: Definição dos pacotes R, dependências de sistema operacional e configurações necessárias para a aplicação Shiny rodar em um container.
• Execução e gerenciamento de containers: Comandos docker build e docker run para construir imagens e executar aplicações em containers, incluindo mapeamento de portas.
• Publicação em servidores VPS (Virtual Private Server): Configuração de Nginx como reverse proxy para acessar aplicações Docker via subdomínios, oferecendo uma solução de implantação profissional.

Implantação com Shiny Server

• Instalação e configuração do Shiny Server: Processo de instalação em ambientes Linux (máquinas virtuais, VPS), permitindo a hospedagem de múltiplas aplicações.
• Gerenciamento de dependências: Utilização de ferramentas como renv e remotes para identificar e instalar pacotes R e suas dependências de sistema operacional, garantindo a execução das aplicações.
• Configuração de subdomínios: Vinculação de URLs amigáveis às aplicações hospedadas no Shiny Server utilizando Nginx.

Por que fazer este curso?

• Aprendizado Prático e Aplicado: Todas as técnicas são exploradas através de exemplos reais, estudos de caso e exercícios práticos, garantindo que você não apenas compreenda os conceitos, mas saiba como aplicá-los imediatamente em seus projetos. Você prototipará e construirá suas próprias soluções de ponta a ponta.
• Conteúdo Completo e Estratégico: Desde os fundamentos de customização visual e elementos HTML/CSS até a arquitetura modular e as diversas opções de implantação, o curso cobre tudo o que você precisa para desenvolver aplicações Shiny que são verdadeiros sistemas de apoio à decisão. Aborda práticas de código profissional, como programação funcional e modularização, que levam a soluções mais eficientes, extensíveis e fáceis de manter.
• Diferenciais Profissionais e Ganho de Carreira: Ao dominar o Shiny em um nível profissional, você se destacará no mercado de trabalho. A capacidade de criar dashboards interativos e sistemas de dados completos, com um visual moderno e experiência de usuário aprimorada, é um diferencial competitivo. Além disso, a proficiência em múltiplas estratégias de implantação garantirá que suas soluções possam ser disponibilizadas para uma audiência ampla, tornando você um desenvolvedor altamente versátil e valioso para qualquer equipe que almeje a excelência em Data Products.
• Instrutores Qualificados: Aprenda com especialistas que não apenas dominam a teoria, mas também possuem vasta experiência prática no desenvolvimento de aplicações R e Shiny em ambientes reais, utilizando as melhores práticas e ferramentas do mercado.
• Certificado de Conclusão: Ao final do curso, receba um certificado que comprova suas novas e valiosas habilidades em desenvolvimento de aplicações web interativas com R e Shiny.

Prof. Dr. Walmes Zeviani

Prof. Walmes Zeviani possui doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária, sendo professor do Departamento de Estatística desde 2010, além de ser um experiente programador R. Com ampla experiência no ensino de Estatística e Data Science, já ministrou inúmeros cursos de R em diversas instituições de ensino e pesquisa desde 2008. Com sua paixão pelo ensino, ele está pronto para guiar você em sua jornada de aprendizado em Ciência de Dados com a linguagem R!