Mastering Shiny de Wickham, Hadley Format Broché

Mastering Shiny - Wickham, Hadley

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Livre Informatique - Wickham, Hadley - 31/05/2021 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : Wickham, Hadley

Editeur : O'reilly Media

Langue : Anglais

Parution : 31/05/2021

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 348

Expédition : 770

Dimensions : 23.5 x 17.5 x 2.7

ISBN : 1492047384

Résumé :

Master the Shiny web framework—and take your R skills to a whole new level. Shiny helps you create fully interactive web apps for data analyses by letting you move beyond static reports, tables, and graphs. Your users will be able to jump between datasets, explore different subsets, run models with parameter values of their choosing, customize visualizations, and much more.

Hadley Wickham from RStudio shows data scientists, data analysts, statisticians, and scientific researchers with no knowledge of HTML, CSS, or JavaScript how to create complex Shiny apps. Shiny is easy to learn, but even intermediate users often wonder what they've missed. This in-depth introduction provides a learning path that you can follow with confidence.

Getting started: Begin with a tutorial-style exploration of the basics
Shiny in action: Explore Shiny functionality with a focus on code samples and example apps
Best practices: Learn techniques for managing complexity and ensuring correctness, and explore ways to measure and improve your Shiny app's scalability
Mastering reactivity: Learn the underlying theory of reactivity to improve your ability to reason about complex Shiny apps

Biographie:

Hadley Wickham is an Assistant Professor and the Dobelman FamilyJunior Chair in Statistics at Rice University. He is an active memberof the R community, has written and contributed to over 30 R packages, and won the John Chambers Award for Statistical Computing for his work developing tools for data reshaping and visualization. His research focuses on how to make data analysis better, faster and easier, with a particular emphasis on the use of visualization to better understand data and models.

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