Seminar R – Shiny-Anwendungen und interaktive Dashboards

Seminarbeschreibung

Shiny macht vorhandene R-Auswertungen über eine interaktive Oberfläche nutzbar. Das Seminar führt vom ersten Eingabefeld bis zu einer modular gegliederten Anwendung mit gefilterten Tabellen und Grafiken. Besondere Aufmerksamkeit gilt der Reaktivität: Welche Änderung löst welche Berechnung aus, und welche Daten gehören zur einzelnen Sitzung?

Die Beispiele beziehen ungültige Eingaben, leere Datenmengen und längere Berechnungen mit ein. Die Anwendung wird schrittweise auf Verständlichkeit, Wartbarkeit und überprüfbares Verhalten ausgelegt. Ein bereitgestelltes Laufzeitsystem ermöglicht eine kontrollierte Bereitstellungsübung. Die Einrichtung und Absicherung der Serverplattform erfolgt im gesonderten Administrationsseminar.

Zielgruppe

R-Entwickler, Data Scientists und Fachkräfte, die Auswertungen für andere Personen interaktiv bedienbar machen möchten.

Voraussetzungen

Sicheres R einschließlich Funktionen, Listen und Fehlerbehandlung; Datenaufbereitung mit dplyr und Visualisierung mit ggplot2. Erste Kenntnisse strukturierter Programmierung. Webentwicklung wird nicht vorausgesetzt.

Lernziele

  • Oberfläche und Serverlogik einer Shiny-Anwendung strukturiert aufbauen.
  • Reaktive Abhängigkeiten kontrollieren und unnötige Berechnungen vermeiden.
  • Eingaben und Dateiuploads prüfen sowie Sitzungsdaten sauber trennen.
  • Eine modular gegliederte Anwendung testen und auf einer vorbereiteten Umgebung bereitstellen.

Inhaltsübersicht

  1. Anwendungsstruktur und Oberfläche
  2. Reaktive Datenflüsse
  3. Eingaben, Dateien und Datenzugriff
  4. Module und Wartbarkeit
  5. Tests und Leistung
  6. Bereitstellung einer Anwendung

Seminarinhalte

Anwendungsstruktur und Oberfläche

Eine kleine Anwendung verbindet Eingaben und fachliche Ausgaben.

  • UI, Serverfunktion und Start einer Anwendung unterscheiden.
  • Eingabeelemente, Tabellen und Diagramme mit geeigneten Layouts kombinieren.
  • Mit bslib eine übersichtliche Oberfläche und konsistente Darstellung aufbauen.

Reaktive Datenflüsse

Berechnungen werden anhand ihrer Abhängigkeiten organisiert.

  • Reactive Expressions, Renderfunktionen und Observer gezielt einsetzen.
  • Ereignisgesteuerte Ausführung und Zwischenergebnisse nachvollziehen.
  • Reaktive Schleifen und unnötige Neuberechnungen erkennen; Sitzungsgrenzen verstehen.

Eingaben, Dateien und Datenzugriff

Die Anwendung reagiert kontrolliert auf unvollständige oder ungültige Daten.

  • Mit req und validate verständliche Prüfungen vorsehen.
  • Dateiformat, Größe, Struktur und erwartete Spalten eines Uploads prüfen.
  • Datenbankzugriffe und vertrauliche Konfiguration vom Oberflächencode trennen.

Module und Wartbarkeit

Wiederkehrende Anwendungsteile werden überschaubar gegliedert.

  • UI- und Servermodule mit eigenen Namensräumen entwickeln.
  • Datenflüsse zwischen Modulen explizit gestalten.
  • Reine R-Funktionen von reaktiven Aufgaben trennen und separat prüfen.

Tests und Leistung

Funktion und Reaktionsverhalten werden gezielt untersucht.

  • Serverlogik mit testServer testen und einen vorbereiteten Oberflächentest ausführen.
  • Langsame Berechnungen lokalisieren und geeignete Zwischenspeicherung einsetzen.
  • Sitzungsdaten von gemeinsam genutzten Objekten unterscheiden; Fehlermeldungen bereinigen.

Bereitstellung einer Anwendung

Die Anwendung wird mit dokumentierten Voraussetzungen gestartet.

  • Paketabhängigkeiten und Konfiguration für die Zielumgebung erfassen.
  • Eine Anwendung auf einer vorbereiteten Shiny-Server-Instanz starten und Protokolle auswerten.
  • Authentifizierung und Zugriffsschutz als Aufgaben der jeweiligen Bereitstellungsarchitektur einordnen.

Praxisprojekt

  1. Eine Kennzahlenanwendung mit Zeitraum- und Kategorieauswahl anlegen.
  2. Gefilterte Daten als reaktive Zwischenstufe für Tabelle und Grafik verwenden.
  3. Fehlende Eingaben und ungültige Uploads kontrolliert behandeln.
  4. Einen Anwendungsteil in ein Modul auslagern und einen Test ergänzen.
  5. Die Anwendung auf der vorbereiteten Umgebung starten und zwei getrennte Sitzungen prüfen.

Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ihre Ansprechpartner

Seminardetails

Dauer: 3 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr
Preis: Öffentlich oder Live Stream: € 1.797 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 5.100 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Teilnehmer: R-Entwickler, Data Scientists und Fachkräfte, die Auswertungen für andere Personen interaktiv bedienbar machen möchten.
Voraussetzungen: Sicheres R einschließlich Funktionen, Listen und Fehlerbehandlung; Datenaufbereitung mit dplyr und Visualisierung mit ggplot2. Erste Kenntnisse strukturierter Programmierung. Webentwicklung wird nicht vorausgesetzt.
Standorte: Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg
Methoden: Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System
Seminararten: Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache: Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage: Dokumentation auf Datenträger oder als Download
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support: 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang: an den meisten Standorten verfügbar
  Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055

Seminartermine

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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Graz 3 Tage
Wien 3 Tage
Inhaus / Firmenseminar 3 Tage
Stream live 3 Tage
Innsbruck 3 Tage
Stream gespeichert 3 Tage
Klagenfurt 3 Tage
Bregenz 3 Tage
Linz 3 Tage
Salzburg 3 Tage
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