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Temario del curso
Introducción a RDF y SPARQL
- Conceptos básicos de RDF: tripletes, IRIs, literales y nodos en blanco
- Uso de espacios de nombres (namespaces) y QNames en consultas
- Visión general de las formas de consulta SPARQL y casos de uso
Comenzando con un entorno SPARQL
- Instalación y ejecución de Apache Jena Fuseki o RDF4J Server
- Carga de conjuntos de datos RDF de ejemplo en un almacén de tripletes
- Uso de un cliente SPARQL o entorno de trabajo (workbench) para ejecutar consultas
Consultas SELECT básicas en SPARQL
- Escribir patrones de tripletes y recuperar vinculaciones (bindings)
- Uso de DISTINCT, LIMIT y OFFSET
- Ordenamiento y proyección de resultados con ORDER BY
Filtrado y modificadores de soluciones
- Aplicación de expresiones FILTER y funciones integradas
- Uso de OPTIONAL para correspondencias parciales
- Combinación de patrones con UNION y MINUS
Consultas avanzadas: agregación y subconsultas
- Uso de GROUP BY, COUNT, SUM, MIN, MAX y HAVING
- Consultas anidadas y patrones de subselect
- Trabajo con expresiones y 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 nombrados
- Cuádruples y la palabra clave GRAPH
- Gestión y consulta de grafos nombrados
- Prácticas recomendadas para organizar los grafos de un conjunto de datos
Consultas federadas y puntos finales remotos
- Uso de SERVICE para consultar puntos finales SPARQL remotos
- Consideraciones de rendimiento y tiempos de espera (timeouts)
- Estrategias para combinar datos locales y remotos
Laboratorio práctico: Tareas del mundo real con SPARQL
- Consulta de DBpedia y otros conjuntos de datos públicos para obtener información
- Creación de plantillas de consultas reutilizables y vistas
- Depuración de errores comunes de consulta y optimización del rendimiento
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión del modelo de datos RDF y los tripletes
- Familiaridad con los conceptos básicos de HTTP y JSON
- Confortabilidad al leer y escribir expresiones de programación o consultas básicas
Público objetivo
- Ingenieros e integradores de datos
- Desarrolladores de la web semántica
- Analistas que trabajan con datos vinculados (linked data)
4 Horas
Reseñas (1)
Muy buen entrenamiento
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Curso - SPARQL
Traducción Automática