Introdução a aplicações Shiny
Crie aplicações web interativas em R para compartilhar percepções sobre dados com as partes interessadas.
Introdução a aplicações Shiny é uma aula grátis de R Academy no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 3. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de R Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de R Academy inclui 3 aulas no total.
O que é Shiny?
Introdução às aplicações Shiny
Shiny é um pacote R que permite criar aplicações web interativas diretamente a partir do R. Ele é amplamente usado para visualização de dados e geração de relatórios.

Instalação e carregamento do Shiny
Instalação e carregamento do Shiny
Antes de usar o Shiny, instale e carregue o pacote.
install.packages('shiny')
library(shiny)Estrutura básica de uma aplicação Shiny
Estrutura básica de uma aplicação Shiny
Uma aplicação Shiny consiste em duas partes principais:
- UI (interface do usuário): define o layout e a aparência.
- Servidor: contém a lógica e os cálculos.
Criação de uma aplicação Shiny simples
Criação de uma aplicação Shiny simples
Use shinyApp() para criar uma aplicação interativa básica.
library(shiny)
ui <- fluidPage(
titlePanel('Hello Shiny!'),
sidebarLayout(
sidebarPanel(sliderInput('num', 'Choose a number:', 1, 100, 50)),
mainPanel(textOutput('value'))
)
)
server <- function(input, output) {
output$value <- renderText({ paste('You selected:', input$num) })
}
shinyApp(ui = ui, server = server)Adição de elementos reativos
Adição de elementos reativos
As expressões reativas são atualizadas automaticamente quando as entradas são alteradas.
server <- function(input, output) {
reactive_text <- reactive({ paste('Your number squared is:', input$num^2) })
output$value <- renderText({ reactive_text() })
}Criação de gráficos interativos
Criação de gráficos interativos
Use renderPlot() para exibir gráficos interativos.
server <- function(input, output) {
output$plot <- renderPlot({
hist(rnorm(input$num), col='blue', main='Random Histogram')
})
}Execução de uma aplicação Shiny
Execução de uma aplicação Shiny
Salve seu script como app.R e execute-o usando shiny::runApp().
Implantação de uma aplicação Shiny
Implantação de uma aplicação Shiny
As aplicações Shiny podem ser implantadas on-line usando shinyapps.io ou hospedadas em um servidor Shiny.
Resumo das aplicações Shiny
Resumo
Nesta lição, o senhor aprendeu:
- Como criar e estruturar uma aplicação Shiny.
- Como usar elementos reativos para proporcionar interatividade.
- Como implantar uma aplicação Shiny on-line.

Perguntas Frequentes
A aula “Introdução a aplicações Shiny” é grátis?
Sim — o texto completo de “Introdução a aplicações Shiny” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de R Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de R Academy inclui 3 aulas no total.
O que vou aprender em “Introdução a aplicações Shiny”?
Crie aplicações web interativas em R para compartilhar percepções sobre dados com as partes interessadas. Você pratica R Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar R Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. R Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 3.
Quanto tempo leva a aula “Introdução a aplicações Shiny”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de R Academy?
Sim. Cada aula de R Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Noções básicas de R Markdown
- Introdução a aplicações Shiny
- Implantação e boas práticas