TDWI Schweiz 2019

04. - 05. November 2019 | Swissôtel Zürich

Sessionsdetails

Vortrag: Di 5.1
Datum: Di, 06.02.2018
Uhrzeit: 09:00 - 10:30
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Pointfree-Programming in Mainstreamsprachen

Uhrzeit: 09:00 - 09:45
Vortrag: Di 5.1 1)

 

Funktionale Programmierung verspricht lesbaren und deklarativen Code, der zudem noch kürzer und prägnanter ist. Gelingen kann das mit Hilfe eines Programmierstils, der sich Pointfree-Programming nennt.
Früher war dieser Stil eher dem akademischen Umfeld vorbehalten. Dank des Einzugs funktionaler Sprachelemente im Mainstream ist Pointfree-Programming nun auch in Sprachen wie JavaScript, C# oder Java möglich.
Neben dem Wie und Warum beleuchtet der Vortrag auch Vor- und Nachteile, Einsatzszenarien und Limitierungen des Pointfree-Programming.

Zielpublikum: Entwickler
Voraussetzungen: Grundlegende Programmierkenntnisse
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

 

Interaktive webbasierte Analytics-Anwendungen mit R Shiny

Uhrzeit: 09:45 - 10:30
Vortrag: Di 5.1 2)

 

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.

 

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