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Temario del curso
Introducción a RDF y SPARQL
- Fundamentos de RDF: triples, IRIs, literales y nodos en blanco.
- Uso de espacios de nombres y Nombres Cortes Calificados (QNames) en las consultas.
- Descripción general de las formas de consulta SPARQL y sus casos de uso.
Primeros pasos con un entorno SPARQL
- Instalación y ejecución de Apache Jena Fuseki o RDF4J Server.
- Carga de conjuntos de datos RDF de ejemplo en un repositorio de triples.
- Uso de un cliente o banco de trabajo SPARQL para ejecutar consultas.
Consultas SELECT básicas de SPARQL
- Escritura de patrones de triples y recuperación de vinculaciones.
- Uso de DISTINCT, LIMIT y OFFSET.
- Ordenación y proyección de resultados con ORDER BY.
Filtrado y modificadores de solución
- Aplicación de expresiones FILTER y funciones incorporadas.
- Uso de OPTIONAL para coincidencia parcial.
- Combinación de patrones con UNION y MINUS.
Consulta avanzada: agregación y subconsultas
- Uso de GROUP BY, COUNT, SUM, MIN, MAX y HAVING.
- Consultas anidadas y patrones de subselect.
- Trabajo con expresiones y la función bind() para calcular valores.
Construcción y transformación de RDF
- Consultas CONSTRUCT para construir nuevos grafos RDF.
- Formas de consulta DESCRIBE y ASK y cuándo utilizarlas.
- Uso de SPARQL UPDATE para la modificación de datos (INSERT/DELETE).
Trabajo con grafos y grafos con nombre
- Cuadriplos y la palabra clave GRAPH.
- Gestión y consulta de grafos con nombre.
- Mejores prácticas para organizar grafos de conjuntos de datos.
Consultas federadas y puntos finales remotos
- Uso de SERVICE para consultar puntos finales SPARQL remotos.
- Consideraciones de rendimiento y tiempos de espera.
- Estrategias para combinar datos locales y remotos.
Laboratorio práctico: tareas de SPARQL del mundo real
- Consulta de DBpedia y otros conjuntos de datos públicos para obtener información.
- Construcción de plantillas de consulta y vistas reutilizables.
- Depuración de errores comunes de consulta y optimización del rendimiento.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprender el modelo de datos RDF y los triples.
- Familiaridad con los conceptos básicos de HTTP y JSON.
- Comodidad leyendo y escribiendo expresiones de programación o consultas básicas.
Público objetivo
- Ingenieros de datos e integradores.
- Desarrolladores de la web semántica.
- Analistas que trabajan con datos vinculados.
4 Horas
Testimonios (1)
Muy buen entrenamiento
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Curso - SPARQL
Traducción Automática