R Shiny Cursus

Les 1 • De R-omgeving instellen

Installeer R, RStudio en essentiële pakketten die nodig zijn voor Shiny-ontwikkeling. Legt de basistoolchain vast voor alle volgende hoofdstukken.

Les 2 • Anatomie van een Shiny-app

Onderzoek de componenten ui, server en shinyApp die elke Shiny-applicatie vormen. Verbindt R-basisbeginselen met het Shiny-uitvoeringsmodel.

Les 3 • Kern-R-syntax voor Shiny

Bespreek vectoren, dataframes, functies en controlestroom zoals gebruikt in Shiny-apps. Biedt de R-vaardigheid die nodig is voordat reactieve code wordt geschreven.

Les 1 • Layoutfuncties en paginatypen

Verken fluidPage, navbarPage en fillPage om de algehele app-structuur te beheren. Het juiste paginatype bepaalt hoe de inhoud schaalt over verschillende schermformaten.

Les 2 • Catalogus van invoerwidgets

Implementeer tekst-, numerieke-, datum-, selectie-, selectievakje-, radio- en schuifregelaarinvoeren. Elke widget wordt toegewezen aan een benoemde invoerwaarde die door de serverfunctie wordt verbruikt.

Les 3 • De UI opmaken met HTML en CSS

Pas inline stijlen, aangepaste CSS-bestanden en HTML-hulpfuncties van Shiny toe om de visuele weergave te verfijnen. Bereidt studenten voor op het thema met bslib in latere hoofdstukken.

Les 4 • Sidebar- en panellay-outs

Gebruik sidebarLayout, sidebarPanel en mainPanel om bedieningselementen van uitvoer te scheiden. Dit patroon is de meest gebruikelijke Shiny UI-conventie en vormt de basis voor later dashboardwerk.

Les 1 • Reactieve expressies

Maak reactive()-expressies om tussentijdse berekeningen te cachen die door meerdere uitvoer worden gedeeld. Vermindert dubbele code en verbetert de app-prestaties.

Les 2 • Reactieve waarden en status

Sla veranderlijke applicatiestatus op met reactiveValues() en reactiveVal(). Maakt functies mogelijk zoals ongedaan maken-geschiedenis, tellers en sessieniveau-gegevensaccumulatie.

Les 3 • Observers en bijwerkingen

Gebruik observe() en observeEvent() om bijwerkingen te activeren, zoals het schrijven van bestanden of het bijwerken van invoer. Onderscheidt reactieve producenten van reactieve consumenten.

Les 4 • Reactiviteit isoleren en beheersen

Pas isolate(), req() en validate() toe om te bepalen wanneer en hoe reactieve code wordt uitgevoerd. Voorkomt voortijdige uitvoering en geeft gebruiksvriendelijke foutmeldingen.

Les 1 • Statische en interactieve plots weergeven

Produceer base R-, ggplot2- en plotly-visualisaties in Shiny-uitvoersleuven. Interactieve plots maken klik- en hovergebeurtenissen mogelijk die in latere hoofdstukken worden gebruikt.

Les 2 • Meldingen en voortgangsindicatoren

Geef gebruikers feedback tijdens lange bewerkingen met showNotification() en withProgress(). Verbetert de waargenomen prestaties en communiceert de app-status duidelijk.

Les 3 • Bestanden downloaden en uploaden

Implementeer downloadHandler() voor CSV- en PDF-export en fileInput() voor door de gebruiker geleverde gegevens. Sluit de lus voor gegevensinvoer en -export in een complete app.

Les 4 • Tekst- en woordelijke uitvoer

Geef dynamische tekenreeksen en ruwe R-uitvoer weer met renderText() en renderPrint(). Vormt het eenvoudigste uitvoertype en valideert dat reactiviteit correct is aangesloten.

Les 1 • Gegevens reactief filteren

Pas dplyr filter() toe in reactieve expressies die worden aangestuurd door widgetinvoer. Reactief filteren is het kernpatroon voor verkennende gegevens-apps.

Les 2 • Omgaan met ontbrekende en onjuiste gegevens

Detecteer en verwerk NA-waarden, typefouten en foutief opgemaakte invoer voordat ze worden weergegeven. Voorkomt cryptische fouten en zorgt dat uitvoer zinvol blijft.

Les 3 • Gegevensbronnen koppelen aan apps

Laad CSV-, Excel- en RDS-bestanden bij het opstarten of reactief op basis van gebruikersinvoer. De juiste strategie voor het laden van gegevens bepaalt de opstarttijd van de app en het geheugengebruik.

Les 4 • Gegevens transformeren en samenvatten

Gebruik mutate(), group_by() en summarize() in reactieve pijplijnen om nieuwe metrieken af te leiden. Getransformeerde gegevens voeden tegelijkertijd zowel plot- als tabeluitvoer.

Les 1 • Grote Shiny-projecten structureren

Organiseer code in de mappen R/, www/ en data/ volgens de golem- en standaardconventies. Een goede structuur vermindert de inwerktijd en samenvoegconflicten.

Les 2 • Apps bouwen als R-pakketten

Wikkel een Shiny-app in een R-pakket met golem om documentatie, testen en afhankelijkheidsbeheer te verkrijgen. Pakketstructuur is de industriestandaard voor productie-apps.

Les 3 • Gegevens doorgeven tussen modules

Retourneer reactieve waarden uit modules en geef ze door als argumenten aan zustermodules. Maakt complexe multi-module gegevensstromen mogelijk zonder globale status.

Les 4 • Inleiding tot Shiny-modules

Kapsel UI- en serverlogica in in namespaced modulefuncties met moduleServer(). Modules voorkomen ID-botsingen en maken hergebruik van componenten in apps mogelijk.

Les 1 • Gegevens en weergave optimaliseren

Verminder de hoeveelheid gegevens die naar de browser worden verzonden door server-side vooraf te aggregeren en efficiënte uitvoerformaten te gebruiken. Kleinere payloads verbeteren direct de time-to-interactive voor eindgebruikers.

Les 2 • Asynchroon programmeren met promises

Verplaats trage bewerkingen naar achtergrondprocessen met de pakketten promises en future. Asynchrone uitvoering voorkomt dat een trage query van één gebruiker alle andere sessies blokkeert.

Les 3 • App-prestaties profileren

Gebruik profvis en reactlog om trage reactieve ketens en weergaveknelpunten te identificeren. Profileren vóór optimaliseren voorkomt verspilde moeite aan niet-kritische codepaden.

Les 4 • Schalen met Shiny Server en belastingtesten

Configureer werkprocessen en voer belastingtesten uit met shinyloadtest om capaciteitslimieten te vinden. Belastingtesten vóór de lancering voorkomen uitval onder echt gebruikersverkeer.

Les 1 • Authenticatie en toegangscontrole

Beperk app-toegang met Posit Connect-machtigingen, shinymanager of OAuth-integraties. Beschermt gevoelige gegevens en voldoet aan beveiligingseisen van de organisatie.

Les 2 • Implementeren op shinyapps.io

Publiceer apps naar het beheerde shinyapps.io-platform met rsconnect en configureer instantie-instellingen. De snelste weg van een lokale app naar een openbaar toegankelijke URL.

Les 3 • Logging en foutbewaking

Implementeer gestructureerde logging met het logger-pakket en leg runtime-fouten vast voor waarschuwingen. Observeerbaarheid is essentieel voor het diagnosticeren van problemen in productie zonder gebruikersrapporten.

Les 4 • Continue implementatiepijplijnen

Automatiseer testen en implementatie met GitHub Actions en rsconnect CLI bij elke codepush. CI/CD elimineert handmatige implementatiestappen en handhaaft kwaliteitsdrempels.