3/25/2022

Uber en datos

  • ¿Cuál fue el objetivo de realizar esta app?
  • ¿Qué se logró con ella?
  • ¿Superó las expectativas iniciales?
  • Estructurando la aplicación:
    • UI, Server, global
    • ¿Por qué separar los archivos de la app?

Python Dash vs R Shiny

  • ¿Se pudo hacer lo mismo en R?
  • Sobre la customización de la app

Sobre las partes de la app

  • Inputs y outputs
  • Utilizando dependencias para mejorar el aspecto de la app:
    • Shinywidgets
    • HTML
    • CSS

Integrando HTML widgets

  • Mapboxer (como sustituto a leaflet)

Integrando HTML widgets

  • Echarts4r (Apache Echarts) para graficar
  • El dinamismo de Echarts

Aumentando la velocidad de la app

  • Alternativas a read.csv():
    • fread()
    • vroom()
  • Alternativas a Dplyr
    • dtplyr

Referencias bibliográficas

  • Li, D., Mei, H., Shen, Y., Su, S., Zhang, W., Wang, J., … & Chen, W. (2018). ECharts: a declarative framework for rapid construction of web-based visualization. Visual Informatics, 2(2), 136-146.

  • Acharya, A., & Raje, M. (2000). {MAPbox}: Using Parameterized Behavior Classes to Confine Untrusted Applications. In 9th USENIX Security Symposium (USENIX Security 00).

  • Kastanakis, B. (2016). Mapbox Cookbook. Packt Publishing Ltd.

  • Wickham, H. (2021). Mastering shiny. ” O’Reilly Media, Inc.”.

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