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Dashboard-Entwicklung mit R und Shiny (Fortgeschritten)


(3-tägiger iX Workshop)

Schulungsziel

In Zeiten immer größere Datenmengen sind Dashboards das Tool, um eben diese Daten kompakt und verständlich anzuzeigen. Sie visualisieren live den Zustand von Unternehmen, Hardware oder spezifischen Prozessen. Die Datengrundlage kann dabei aus beliebigen Quellen wie NoSQL oder SQL Datenbanken oder z.B. über APIs aus Services stammen.

Die freie Programmiersprache R ist ein Standard für Data Science Projekte und bietet mit ihrer Flexibilität ein gutes Backend für Dashboards. R hat seine Ursprünge im akademischen Umfeld, wird aber zunehmend auch produktiv in Unternehmen eingesetzt. Dort ist R mittlerweile ein ernst zu nehmender Herausforderer für etablierte Statistiksoftware wie SAS, STATA und SPSS und gewinnt mit Themen wie Advanced Analytics, Machine Learning und Künstliche Intelligenz immer mehr Momentum. 2019 ist R von der IEEE unter den Top 5 der meist angewandten Programmiersprachen gelistet.

Mit dem R-Paket Shiny lassen sich interaktive webbasierte Benutzeroberflächen für die explorative Datenanalyse erstellen. Shiny integriert sich perfekt in das R-Ökosystem und ermöglicht als freie Software die Umsetzung von “Full Stack Applications” in R . Das macht es zur ersten Wahl, wenn es darum geht, schnell Dashboards z.B. als Prototyp zu entwickeln. Egal, ob im Zusammenspiel mit (No)SQL-Datenbanken oder APIs, durch R als Backend bieten sich praktisch
unbegrenzte Anwendungsmöglichkeiten.

Die beiden Referenten Marco Sciaini und Stefan Reifenberg blicken auf langjährige Erfahrung in der Datenanalyse mit R zurück. Bei der RoederZeibig GmbH & Co. KG entwickeln sie unter anderem Dashboards, die sehr unterschiedlichen Anwendern eine explorative Analyse ihrer Daten ermöglichen. In diesem Workshop werden sie aus der Entwicklerperspektive Einblicke geben,wie Dashboards effizient aufgesetzt werden können, die vom persönlichen Gebrauch bis zum produktiven Einsatz in Unternehmen genutzt werden können.

Zielgruppe

Der Workshop richtet sich an Entwickler und Data Scientists mit Erfahrungen in R und Data Wrangling, die in ihrem Umfeld oder für ihre eigene Arbeit effizient Dashboards entwickeln wollen.

Voraussetzungen

Bitte bringen Sie Ihren eigenen Laptop mit!

Vorkenntnisse in R sind sehr hilfreich. Die Teilnehmer erhalten vor dem Training Zugang zu einem GitHub Repository, um gegebenenfalls ihre R-Kenntnisse aufzufrischen.

Leistungen Ihres Workshoptickets

  • Workshopunterlagen
  • Tagungsgetränke & Verpflegung
  • Teilnahmebescheinigung


Der Workshop ist auf 20 Teilnehmer begrenzt!

Durchführung

Ist die Durchführung der Veranstaltung aufgrund höherer Gewalt, wegen Verhinderung eines Referenten, wegen Störungen am Veranstaltungsort oder aufgrund zu geringer Teilnehmerzahl (weniger als 50%) nicht möglich, werden die Teilnehmer spätestens 14 Tage vorher durch das heise Events-Team informiert.

Kontakt

Haben Sie Fragen zu der Organisation oder der Veranstaltung? Gern beantworte ich Ihre Fragen per E-Mail!

Jennifer Rypalla // jery@heise.de

Termine & Preise

05.10.2020 - 07.10.2020, Hannover

Heise Medien GmbH & Co. KG, Karl-Wiechert-Allee 10, 30625 Hannover

zur Zeit keine Tickets verfügbar

Preise


Alle Preise inkl. MwSt.

Agenda & Trainer

Workshop Inhalt:

09:00 Uhr - 17:00 Uhr Workshop


Tag 1:

08:30 - 09:00 Uhr Registrierung


Einführung / Shiny und erste Demonstration
“How to” - Die rudimentärste Shiny App und deren Funktionsweise
Shiny Interface Layout
Reactive Programming

Tag 2:

Einführung Dashboards
Design Approaches für Dashboards
Interaktive Grafiken
 “Look and Feel” anpassen / Theming

Tag 3:

Shiny debugging Strategien
Modules + Bookmarking
Shinyproxy + golem
Fragen und Antworten / “Troubleshooting”


Jeweils 15 Minuten Kaffeepause am Vor- und Nachmittag sowie Mittagspause von 45 Minuten.


Marco Sciaini

Data Scientist und Softwareentwickler bei der RoederZeibig GmbH & Co. KG. Ausgebildet in der theoretischen Ökologie arbeitet er seit 8 Jahren mit der Programmiersprache R. Er ist Autor mehrerer prominenter R Pakete, welche es ermöglichen, große Datenmengen zu analysieren und in reproduzierbare Workflows einzubetten.