Data Science und Machine Learning gewinnen im Enterprise-Umfeld weiter an Bedeutung. Als Programmiersprache für statistische Analysen hat sich hierbei R etabliert, das jedoch für die Anwendungsentwicklung wenig verbreitet ist.
Mit R Shiny gibt es ein Framework zur Entwicklung reaktiver Webanwendungen, die nahtlos mit den analytischen Backends integriert werden können.
In diesem Vortrag geben wir eine Einführung in die Entwicklung mit R Shiny, erläutern die zugrunde liegenden Architekturkonzepte und zeigen Best Practices aus Projekten auf.

Zielpublikum: Architekten, Entwickler
Voraussetzungen: keine
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Extended Abstract
Data Science und Machine Learning gewinnen im Enterprise-Umfeld weiter an Bedeutung. Als Programmiersprache für statistische Analysen hat sich hierbei R etabliert, das jedoch für die Anwendungsentwicklung wenig verbreitet ist. Eine Herausforderung stellt daher die Überführung der entwickelten Lösungen in Anwendungen für den Endbenutzer dar.
Mit R Shiny steht ein Framework zur Verfügung, welches es erlaubt, interaktive und reaktive Webanwendungen zu entwickeln, die nahtlos mit den analytischen Backends integriert werden können.
In diesem Vortrag geben wir eine Einführung in die Applikationsentwicklung mit R Shiny, erläutern die zugrunde liegenden Architekturkonzepte und zeigen Best Practices aus Projekten auf. Es werden außerdem Erweiterungen und Bibliotheken vorgestellt, mit denen interaktive Visualisierungen der Daten auf einfache Weise erstellt und eingebunden werden können.
Ausgangslage des Vortrags bildet eine Shiny-Beispielapplikation, die in ihre Komponenten zerlegt und anhand von Code-Beispielen erläutert wird. Es wird der grundlegende Aufbau einer Shiny-Applikation gezeigt, wie die Reactive Engine zu verwenden ist und was bei der Entwicklung von Multi-User-Anwendungen beachtet werden muss. Abschließend werden Projekterfahrungen und Grenzen von Shiny diskutiert.