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Programa do Curso
Introdução a RDF e SPARQL
- Básicos de RDF: ternos, IRIs, literais e nós em branco (blank nodes)
- Uso de namespaces e QName em consultas
- Visão geral das formas de consulta SPARQL e casos de uso
Primeiros Passos com um Ambiente SPARQL
- Instalação e execução do Apache Jena Fuseki ou RDF4J Server
- Carregamento de conjuntos de dados RDF de exemplo em uma loja de ternos
- Uso de um cliente ou workbench SPARQL para executar consultas
Consultas Básicas SELECT em SPARQL
- Escrita de padrões de ternos e recuperação de bindings
- Uso de DISTINCT, LIMIT e OFFSET
- Ordenação e projeção de resultados com ORDER BY
Filtragem e Modificadores de Solução
- Aplique expressões FILTER e funções embutidas
- Uso de OPTIONAL para correspondência parcial
- Combinação de padrões com UNION e MINUS
Consultas Avançadas: Agregação e Subconsultas
- Uso de GROUP BY, COUNT, SUM, MIN, MAX e HAVING
- Consultas aninhadas e padrões de subselect
- Trabalho com expressões e bind() para calcular valores
Construção e Transformação de RDF
- Consultas CONSTRUCT para construir novos grafos RDF
- Formas de consulta DESCRIBE e ASK e quando utilizá-las
- Uso de SPARQL UPDATE para modificação de dados (INSERT/DELETE)
Trabalho com Grafos e Grafos Nomeados
- Quads e a palavra-chave GRAPH
- Gestão e consulta de grafos nomeados
- Boas práticas para organização de grafos em conjuntos de dados
Consultas Federadas e Endpoints Remotos
- Uso de SERVICE para consultar endpoints SPARQL remotos
- Considerações de desempenho e timeouts
- Estratégias para combinar dados locais e remotos
Prático: Tarefas de SPARQL no Mundo Real
- Consultas em DBpedia e outros conjuntos de dados públicos para obtenção de insights
- Construção de modelos de consulta reutilizáveis e views
- Depuração de erros comuns em consultas e otimização de desempenho
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão do modelo de dados RDF e dos ternos (triples)
- Familiaridade com os conceitos básicos de HTTP e JSON
- Conforto na leitura e escrita de expressões básicas de programação ou consultas
Público-Alvo
- Engenheiros e integradores de dados
- Desenvolvedores da web semântica
- Analistas que trabalham com dados vinculados (linked data)
4 Horas
Testemunhos de Clientes (1)
Treinamento muito bom
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Curso - SPARQL
Máquina Traduzida