In diesem Projekt entwickle ich ein Dashboard, das es dem Benutzer ermöglicht, einen Datensatz auszuwählen, der grafisch analysiert werden soll. Dieser Datensatz wird dann in interaktiven Karten und Grafiken dargestellt. Verschiedene Filter und Gewichtungen können gesetzt werden, um die gewünschten Ergebnisse zu erhalten. Darüber hinaus werden die erstellten Grafiken direkt in der Anwendung von einer KI interpretiert und der Benutzer kann über eine Chatfunktion mit der KI interagieren. Außerdem bin ich für das Deployment mit AWS, Docker & ShinyProxy verantwortlich.

In diesem Projekt habe ich R-Skripte überarbeitet, die automatisch Auswertungsergebnisse in Form von ca. 1.500 kundenspezifisch formatierten Word-Tabellen publikationsfertig abspeichern. Da diese Auswertungsroutinen jährlich durchgeführt werden müssen, können die Skripte mit minimalen Anpassungen wiederverwendet werden. Außerdem betreue ich ein Analyseprojekt, in dem Daten aus verschiedenen Datenquellen zusammengeführt, aufbereitet, validiert und zur Weiterverarbeitung exportiert werden. Für diese Auswertungen werden einzelne, kleinere Webapplikationen zur Verfügung gestellt, die die Analyseschritte in einem interaktiven Dashboard begleiten, für dessen Deployment ich ebenfalls verantwortlich bin.

In diesem Projekt bin ich zuständig mehrere Anwendungen, darunter R Pakete, shiny Apps und APIs zu entwerfen, entwickeln und zu pflegen. Derzeit bin ich dafür zuständig zwei shiny Apps zu pflegen und weiterzuentwickeln, die vom Nutzer übermittelte Messdaten in eine Datenbank schreiben und grafisch auswerten. Dabei kann ein Report generiert und heruntergeladen werden.

In diesem Projekt bin ich für die Wartung und Weiterentwicklung einer shiny App verantwortlich, die verschiedene Datenauswertungsprozesse automatisiert. Über eine intuitive Web-Eingabemaske können Parameter übergeben werden, anhand derer die Daten aufbereitet und analysiert werden und die Ergebnisse in einer Powerpoint-Präsentation im kundenspezifischen Format und Stil dargestellt werden. Außerdem bin ich für das Deployment der App verantwortlich. Dafür verwende ich ShinyProxy (für containerised shiny App deployment mit enterprise features), Docker Swarm (distributed and scalable cluster deployment), AWS EC2 (Webserver), AWS Route53 (Kundenspezifische Domain) & AWS Cognito (User Management & Login).

Im Rahmen einer wissenschaftlichen Veröffentlichung mit der Fakultät für Statistik der Universität Passau war ich für die Entwicklung des R-Codes verantwortlich. Für dieses Projekt habe ich eine sehr umfangreiche Monte-Carlo-Simulation durchgeführt und ein R-Paket entwickelt, das die im Paper vorgestellte statistische Methode (Boosting Regression Quantiles) öffentlich zugänglich machen soll. Das Paper wird im Dezember 2024 in dem Journal "Computational Statistics and Data Analysis" veröffentlicht.

In diesem Projekt wurde ich kurzfristig als Berater hinzugezogen, um eine bestehende shiny App in ein R-Paket zu überführen (golem App). Trotz des engen Zeitrahmens konnten alle Anforderungen erfüllt und in kürzester Zeit ein fertiges R Paket präsentiert werden.