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Plan du cours

Introduction à RDF et SPARQL

  • Fondamentaux de RDF : triplets, IRI, littéraux et nœuds vides (blank nodes).
  • Utilisation des espaces de noms (namespaces) et des QName dans les requêtes.
  • Aperçu des formes de requêtes SPARQL et des cas d'usage.

Démarrage avec un environnement SPARQL

  • Installation et exécution d'Apache Jena Fuseki ou de RDF4J Server.
  • Chargement de jeux de données RDF d'exemple dans un magasin de triplets.
  • Utilisation d'un client SPARQL ou d'un banc de travail (workbench) pour exécuter des requêtes.

Requêtes SPARQL SELECT basiques

  • Rédaction de motifs de triplets (triple patterns) et récupération de liaisons (bindings).
  • Utilisation de DISTINCT, LIMIT et OFFSET.
  • Tri et projection des résultats avec ORDER BY.

Filtrage et modificateurs de solution

  • Application d'expressions FILTER et de fonctions intégrées.
  • Utilisation de OPTIONAL pour le correspondance partielle.
  • Combinaison de motifs avec UNION et MINUS.

Requêtage avancé : agrégation et sous-requêtes

  • Utilisation de GROUP BY, COUNT, SUM, MIN, MAX et HAVING.
  • Requêtes imbriquées et motifs de sous-sélection.
  • Travail avec des expressions et bind() pour calculer des valeurs.

Construction et transformation de RDF

  • Requêtes CONSTRUCT pour construire de nouveaux graphes RDF.
  • Formes de requête DESCRIBE et ASK, et quand les utiliser.
  • Utilisation de SPARQL UPDATE pour la modification de données (INSERT/DELETE).

Travail avec des graphes et des graphes nommés

  • Quads et mot-clé GRAPH.
  • Gestion et interrogation de graphes nommés.
  • Meilleures pratiques pour l'organisation des graphes de jeu de données.

Requêtes fédérées et points d'accès distants

  • Utilisation de SERVICE pour interroger des points d'accès SPARQL distants.
  • Considérations de performance et délais d'attente (timeouts).
  • Stratégies pour combiner des données locales et distantes.

Atelier pratique : tâches SPARQL du monde réel

  • Interrogation de DBpedia et d'autres jeux de données publics pour en tirer des insights.
  • Création de modèles de requêtes réutilisables et de vues.
  • Débogage des erreurs de requêtes courantes et optimisation des performances.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension du modèle de données RDF et des triplets.
  • Familiarité avec les concepts de base d'HTTP et de JSON.
  • À l'aise avec la lecture et la rédaction d'expressions de programmation ou de requêtes basiques.

Public cible

  • Ingénieurs et intégrateurs de données.
  • Développeurs Web sémantique.
  • Analystes travaillant avec les données liées (linked data).
 4 Heures

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