Publicaciones sobre el desarrollo de aplicaciones web interactivas con el paquete Shiny de R. Shiny sirve para crear aplicaciones web centradas en la exploración y el análisis de datos, permitiéndote saltar desde tu análisis a un producto dinámico y práctico. Si quieres aprender Shiny, revisa este tutorial completo de desarrollo de apps con R. También puedes visitar mi galería de aplicaciones Shiny..
{mapgl}{mapgl} es un paquete de R para visualizar datos geográficos por medio de visores de mapas interactivos. En una tarde pude desarrollar un dashboard con Shiny para visualizar datos de Chile, con casi 100 variables de nivel comunal, un selector para acercarse a las regiones y comunas seleccionadas, y dos cuadros con información de los datos elegidos.
Este tutorial encuentras todo lo necesario para desarrollar tu propio chatbot con R, basándonos en una aplicación Shiny y en modelos de inteligencia artificial. El objetivo es crear un chat interactivo y mejorarlo con la capacidad de consultar datos, realizar cálculos y otras funcionalidades propias de R, y además aumentar su conocimiento y la precisión de sus respuestas al permitirle consultar documentos y textos para responder (RAG). En pocos minutos podrás potenciar la inteligencia artificial y crear un producto capaz de analizar tus propios datos y estudios!
Shiny es un paquete para desarrollar aplicaciones web interactivas con R, generalmente centradas en el análisis y visualización de datos. Shiny le da vida a todo lo que hayas desarrollado con R sin cambiarte a otro lenguaje ni tener que aprender uno distinto, acortando la distancia entre los análisis que hagas en R y crear un producto presentable e interactivo. ¡Da el salto desde tu script y aprende a programar apps con este tutorial!
En este post aprenderás a personalizar las tipografías de tus aplicaciones Shiny. Veremos cómo cargar tipografías de Google Fonts y cómo descargarlas localmente para que funcionen sin conexión.
Al desarrollar aplicaciones web Shiny, tenemos que considerar que van a ser visitadas desde distintos dispositivos: celulares, tablets, computadores grandes, computadores pequeños… Por eso es importante diseñarlas pensando en la reactividad. Si bien Shiny crea aplicaciones reacgtivas, puede ser útil usar el ancho de la ventana para adaptar los contenidos de la app: mostrar u ocultar elementos, ajustar los gráficos, cambiar un layout, o elegir qué visualización presentar según si el usuario está en un computador de escritorio o en un dispositivo móvil.
El Índice de Brechas de Género es un nuevo instrumento estadístico desarrollado por la Subdere, diseñado para medir brechas de género a nivel comunal y regional en el país. El IBG se basa en 52 indicadores de nivel comunal y regional, que abarcan las dimensiones de cultura, educación, salud, laboral, participación y social. Se realizaron búsquedas exhaustivas de datos sociales de nivel comunal que cuenten con desagregación de género, incluyendo múltiples solicitudes de datos por ley de transparencia a servicios públicos. Así, hemos desarrollado una plataforma de visualización de datos única en la cantidad de información con perspectiva de género disponible, además complementada con interpretaciones teóricas y conceptuales de cada indicador.
Para mi blog personal quise crear publicaciones que muestren los libros que he leído cada año, los cuales registro en mi cuenta de Goodreads. Así que usamos R para generar cuadrículas de libros por año, incluyendo la descarga automática de las portadas de los libros. Ésta es una de las gracias de Quarto: incluir código de R dentro de tus documentos, páginas web o publicaciones de blog, para generar contenido basado en datos.
Ya está disponible la plataforma de visualización de los resultados del Estudio de Brechas Comunales de la Subsecretaría de Desarrollo Regional y Administrativo (Subdere). Este proyecto fue desarrollado íntegramente en R, al igual que la plataforma interactiva. Este estudio mide brechas en infraestructura y servicios a través de 59 indicadores de nivel comunal, tomando en consideración las diferencias territoriales de comunas urbanas, mixtas y rurales.
{shinytest2}La validación de aplicaciones te permite crear un conjunto de pruebas para confirmar que tus aplicaciones funcionan bien sin tener que probarlas manualmente. Puedes programar un bot que apriete todos los botones de tu aplicación y obtener capturas de pantalla que te confirmen que todo se ve bien. En esta guía aprenderás a utilizar {shinytest2} para automatizar el testeo de tus aplicaciones Shiny, asegurando su correcto funcionamiento a través de capturas de pantalla y otras validaciones automáticas.
Docker es una plataforma que permite empaquetar aplicaciones y sus dependencias en contenedores, lo que simplifica el proceso de despliegue (deployment) y gestión de aplicaciones. Con Docker puedes empaquetar tu app Shiny junto con todo lo necesario para que funcione correctamente, y así poder desplegarla en cualquier lugar sin preocuparte por las diferencias en los entornos de ejecución. Esto significa que crearás un contenedor con una versión de Linux y de R específica, junto a todas las configuraciones e instalaciones que necesites.
Continuando con la exploración de los datos georeferenciados del Censo 2024 por manzanas, en vez de ponerme a hacer mapas interesantes, hice una aplicación para visualizar mapas de cualquier variable del Censo en cualquier comuna del país, a nivel de manzana.
Con el paquete
{surveydown} podemos crear encuestas desde R gratis, cuyas respuestas se almacenan en una base de datos también gratuita. Así, no necesitas depender de un servicio para generar la encuesta, ni tampoco tener que pagar para poder crearla o publicarla. En este tutorial te explico cómo hacerlo paso a paso.
Las aplicaciones Shiny funcionan con un servidor detrás, que es el proceso de R que realiza los cálculos necesarios para mostrar tus contenidos. Por lo mismo, estas aplicaciones no pueden estar conectadas por siempre. Lo bueno es que podemos personalizar el mensaje de desconexión de la app para que les usaries entiendan mejor que la app requiere recargarse.
{reactlog}Las aplicaciones Shiny funcionan con reactividad: una cadena de causalidad que va desde los inputs de tu app, pasando por las expresiones reactivas (objetos de R que se actualizan automáticamente cuando cambian sus dependencias), hasta los outputs que se muestran en la interfaz de usuario. Con {reactlog} puedes explorar visualmente esta cadena o red de dependencias, para entender cómo tu aplicación se va generando, analizar las dependencias entre elementos, y buscar posibles optimizaciones.
En este post innecesariamente largo les comento mi irracional alegría de haber programado en R+Shiny un buscador para este mismo sitio (funcionalidad que ya se estaba volviendo muy necesaria). En menos de media hora ya tenía un producto mínimo funcional gracias a lo simple que es programar con R. Esta funcionalidad nueva va a ayudar a poder encontrar posts sobre cualquier tema, sobre todo para mí, que uso este blog a diario para copiar y pegar mi propio código 😂
bindCache()Mejora la velocidad de carga de tus aplicaciones Shiny aplicando una sola función a tus outputs. En este post veremos la función bindCache() que permite que los resultados de los cálculos de tu app se guarden, evitando que deban volver a calcularse y por consiguiente acelerando significativamente tus aplicaciones.
En este post vemos dos tutoriales para aprender a mostrar y ocultar elementos de una app Shiny a partir de datos o inputs del usuario, usando el paquete {shinyjs}. Se trata de una habilidad clave para crear aplicaciones que se adapten a datos complejos, cambiantes, o modificables por los usuarios.
En este post muestro lo básico para personalizar la apariencia de tus aplicaciones Shiny con temas de colores personalizados usando el paquete {bslib}, y además cómo hacer que los gráficos {ggplot2} se ajusten automáticamente al tema usando {thematic}. Recuerda que una app con un diseño atractivo puede marcar la diferencia entre que alguien la use o no, o bien, que alguien la recuerde o no!
En este tutorial veremos cuatro formas relativamente sencillas para crear nuestros propios espacios en internet con R para poder compartir nuestras creaciones y aprendizajes, de forma completamente gratuita. ¡En una tarde podrías tener tu propio sitio web para presentarte, para subir las cosas que has aprendido, o para destacar tu trabajo!
Si creaste una aplicación Shiny y quieres compartirla con otros/as, pero tu app contiene información que no puede ser vista por cualquiera, ¡entonces sigue estos pasos! En unos minutos tendrás una aplicación que requiere de usuario y contraseña para poder usarla.
Exposición en la Universidad Internacional de la Municipalidad de Rancagua, instancia organizada por el Programa de Gobierno Local Abierto (GOBLA) de la Municipalidad de Rancagua.
En esta presentación doy a conocer el visualizador de datos de Corrupción, explicando cómo fue el proceso de inspirarme a hacerlo, los desafíos que tuve durante su desarrollo, y la experiencia de colaboración y discusión en torno a un proyecto de datos que pueden ser polémicos.
Nuevo gráfico de análisis de sentimiento: elige un tema y revisa si las noticias recientes fueron mayormente positivas o negativas. Compara cómo distintos medios abordan las temáticas. Para agregar esta funcionalidad a la app tuve que desarrollar un proceso automatizado de análisis de datos usando modelos extensos de lenguaje (LLM). Luego de que se obtienen las noticias por web scraping, se deja ejecutando el modelo de lenguaje sobre las noticias recientes para analizar el sentimiento del texto, clasificar la noticia en temáticas, y producir un resumen de su contenido.
Portafolio de una selección de las aplicaciones públicas de visualización de datos que he desarrollado. Se trata de pequeñas aplicaciones web diseñadas para hacer más accesibles y comprensibles ciertos conjuntos de datos sobre temáticas sociales, políticas y socioeconómicas. Todas estas aplicaciones web fueron desarrolladas con R, y tanto el código de fuente como sus datos están disponibles de manera pública y abierta.
Muestras de algunos proyectos que he realizado como analista de datos y desarrollador de R, y que consisten principalmente en aplicaciones web para la visualización y exploración de datos usando el lenguaje de programación R, la suite de paquetes para ciencia de datos Tidyverse, y el paquete de desarrollo de aplicaciones web Shiny.
Shiny es un paquete de R que permite crear aplicaciones web interactivas usando sólo código de R. En este tutorial introductorio veremos cómo crear una app Shiny básica y subirla a un servidor gratuito para que puedas compartirla.
¿Desarrollaste una aplicación con Shiny, y quieres compartirla con el mundo? shinyapps.io es, en mi experiencia, el servicio más sencillo de usar para poder hacer públicas tus aplicaciones Shiny. Este post contiene instrucciones paso a paso para que publiques y compartas tus aplicaciones.
En este tutorial encuentras instrucciones paso a paso para crear un droplet (servidor privado) en Digital Ocean, en el cual puedes subir aplicaciones Shiny, ejecutar RStudio, dejar automatizados procesos recurrentes de análisis de datos o web scraping, y más.