Projekte vor 2019

Shiny Dashboards

Kunde: DB Systel

Aufgaben:
In diesem Projekt entwickelte die Mitarbeiterin in einem 10-köpfigen Scrum-Team Dashboards für den Bereich Reporting der DB Systel unter Verwendung von R/Shiny und Tableau. Zudem entwickelte sie Pipelines für das automatisierte Deployment dieser Dashboards.

Kenntnisse:
R/Shiny, Tableau, Docker, OpenShift, PostgreSQL
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Shiny Dashboards für Workshops im Finanzbereich

Aufgaben:
In diesem EU-geförderten Projekt leitete die Mitarbeiterin ein Team von 3 Entwicklern zur Implementierung von Plattformen für das Training von fintech-Firmen und Regulatoren im Finanzbereich.

Kenntnisse:
R/Shiny, ShinyProxy, Java, Docker, PostgreSQL
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Professional UX

Aufgaben:
In diesem ZIM-geförderten Projekt werden KI-Verfahren zur Entwicklung von Maßen zur objektiven Ermittlung der User Experience entwickelt. Die Mitarbeiterin entwickelte Module an der Schnittstelle zwischen der Aufnahme und Auswertung von physiologischen Daten

Kenntnisse:
C#, WPF, verschiedene KI-Frameworks
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Shiny Dashboard zur geobasierten Darstellung von Gesundheitsdaten

Aufgaben:

• In diesem Projekt entwickelte die Mitarbeiterin zusammen mit einer weiteren Webentwicklerin ein Dashboard in Shiny. Diese Anwendung dient dazu, umfangreiche Datensets aus dem Gesundheits- und Krankenkassenbereich in einer Karten-basierten Darstellung (Package Leaflet) zur Verfügung zu stellen. Weiterhin ist es dem Kunden möglich, verschiedene Filter anzuwenden sowie Vergleiche der Daten mit der Anwendung anzustellen.
  
• Neben der Implementierung der Anwendung in Shiny war es die Aufgabe von ihr, die Back-end-Infrastruktur der Anwendung umzusetzen. Ein besonderer Fokus ist dabei das Deployen der Anwendung mittels der Docker-Technologie.

Kenntnisse:
R/Shiny, ShinyProxy, Docker, MySQL, REST, SOAP, Amazon AWS, Linux
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R/Shiny Anwendung zur Analyse von Blickbewegungsdaten (Eye Tracking)

Aufgaben:

• Dieses Projekt richtete sich an Kunden (vor allem aus dem Bereich Marketing und Wissenschaft), die komplexe Blickbewegungsdaten mittels Blickbewegungsmessung (Eye Tracking) gemessen haben und diese Daten nun mit einer webbasierten Anwendung auswerten möchten.
  
• Der Fokus der Anwendung liegt dabei auf einer intuitiven Visualisierung der Daten (mittels Highcharts), auf den unterschiedlichen Ebenen der Datenverarbeitung von den Rohdaten bis hin zu den wichtigen statistischen Kennziffern. Die Verarbeitungsschritte schließen die Anwendung anspruchsvoller Algorithmen ein und erlauben dem Nutzer die statistische Analyse selbst gewählter Kennziffern.
• Dieses Projekt wurde von ihr konzipiert und entwickelt. Die Präsentation bei den Kunden war bisher äußerst vielversprechend, sodass momentan ein Konzept überlegt wird, diese Anwendung in die Produktstrategie zu integrieren.

Kenntnisse:
R/Shiny, Amazon AWS, Linux
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Analyse von Loggingdaten auf Webservern

Aufgaben:
Im Rahmen dieses Projektes konzipierte und entwickelte die Mitarbeiterin eine Plattform zur Analyse von Loggingdaten für den Betrieb von Webservern. Bedingt durch den hochdynamischen Aufruf von Docker-Containern in User Sessions kamen klassische Methoden der Analyse von Logdateien an ihre Grenzen. Durch den Einsatz des ELK-Stacks konnte eine flexible und komfortable Weboberfläche zur Analyse der Loggingdaten implementiert werden.

Kenntnisse:
Docker, ELK-Stack (Elastic Search, Logstash, Kibana)