Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Shiny effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und sichere Webanwendungen zur Datenvisualisierung und -analyse zu entwickeln und bereitzustellen. Sie lernen, wie sie Shiny-Projekte erstellen, verwalten, integrieren und optimieren, um verschiedene Anwendungsfälle abzudecken und die Benutzererfahrung zu verbessern.
Überblick und Geschichte: Was ist Shiny und warum ist es wichtig? Historische Entwicklung und Hauptmerkmale.
Anwendungsbereiche: Typische Anwendungsbereiche von Shiny, einschließlich interaktive Dashboards, Datenvisualisierungen und webbasierte Anwendungen.
Grundlegende Konzepte und Architektur
Shiny-Architektur: Überblick über die Architektur und die wichtigsten Komponenten.
Shiny UI: Einführung in die Gestaltung von Benutzeroberflächen mit Shiny.
Shiny Server: Funktionsweise des Shiny-Servers und Hosting-Optionen.
Einrichtung der Entwicklungsumgebung
Installation und Konfiguration: Einrichtung der Entwicklungsumgebung für Shiny mit R und RStudio.
Projektstruktur: Aufbau und Struktur eines Shiny-Projekts.
Erste Schritte: Erstellung und Bereitstellung einer einfachen Shiny-Anwendung.
Entwicklung und Konfiguration einer einfachen Shiny-Anwendung
Benutzeroberflächen (UI): Erstellung von UI-Komponenten mit fluidPage, sidebarLayout und anderen Layout-Funktionen.
Serverlogik: Implementierung der Serverlogik zur Verarbeitung von Benutzereingaben und Generierung von Ausgaben.
Reaktive Programmierung: Einführung in reaktive Ausdrücke, Reaktive Werte und Beobachtungen.
Praktische Übung 1: Einfache Shiny-Anwendung
Problemstellung: Entwickeln Sie eine einfache Shiny-Anwendung zur Visualisierung von Daten.
Lösung: Implementieren Sie die UI und die Serverlogik, um eine interaktive Datenvisualisierung zu erstellen.
Ergebnis: Eine funktionierende Shiny-Anwendung, die Daten visualisiert und auf Benutzereingaben reagiert.
Erweiterte Shiny-Konzepte
Modulbasierte Entwicklung: Nutzung von Shiny-Modulen zur Strukturierung komplexer Anwendungen.
Dynamische UI: Erstellung und Verwaltung dynamischer Benutzeroberflächen.
Interaktive Plots: Verwendung von Plotly und ggplot2 zur Erstellung interaktiver Diagramme.
Datenverarbeitung und Integration
Datenquellen: Anbindung von Shiny an verschiedene Datenquellen (z.B. Datenbanken, CSV-Dateien, APIs).
Reaktive Datenverarbeitung: Implementierung von reaktiver Datenverarbeitung und Filterung.
Berichterstellung: Erstellung dynamischer Berichte mit RMarkdown und Shiny.
Sicherheit und Benutzerverwaltung
Zugriffskontrolle: Implementierung von Benutzeranmeldung und Zugriffskontrolle.
Sicherheit: Best Practices zur Sicherung von Shiny-Anwendungen.
Datenvalidierung: Validierung und Prüfung von Benutzereingaben.
Deployment und Skalierung
Deployment-Optionen: Bereitstellung von Shiny-Anwendungen auf Shiny Server, RStudio Connect und Cloud-Plattformen.
Performance-Optimierung: Techniken zur Verbesserung der Performance von Shiny-Anwendungen.
Skalierung: Skalierung von Shiny-Anwendungen für große Benutzerzahlen.
Praktische Übung 2: Komplexe Shiny-Anwendung
Problemstellung: Entwickeln Sie eine komplexe Shiny-Anwendung zur Analyse und Visualisierung von Echtzeit-Daten.
Lösung: Implementieren Sie die UI, die Serverlogik und die Datenintegration, um eine umfassende Analyseplattform zu erstellen.
Ergebnis: Eine funktionsfähige Shiny-Anwendung, die Echtzeit-Daten analysiert, visualisiert und auf Benutzereingaben reagiert.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, Analysten, Entwickler und IT-Administratoren, die grundlegende und fortgeschrittene Kenntnisse in der Nutzung und Verwaltung von Shiny erwerben möchten. Grundlegende Kenntnisse in R und Datenanalyse sind hilfreich.
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