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Temario del curso
Introducción a RDF y SPARQL
- Conceptos básicos de RDF: tríos, IRIs, literales y nodos en blanco.
- Uso de espacios de nombres y QName en las consultas.
- Descripción general de las formas de consulta SPARQL y sus casos de uso.
Inicio 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 tríos.
- Uso de un cliente o entorne de trabajo SPARQL para ejecutar consultas.
Consultas SELECT Básicas en SPARQL
- Escritura de patrones de tríos y recuperación de enlaces (bindings).
- 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 integradas.
- Uso de OPTIONAL para coincidencia parcial.
- 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 subconsulta (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
- Cuadros (quads) y la palabra clave GRAPH.
- Gestión y consulta de grafos nombrados.
- Mejores prácticas para organizar grafos en conjuntos de datos.
Consultas Federadas y Puntos de Conexión Remotos
- Uso de SERVICE para consultar puntos de conexión SPARQL remotos.
- Consideraciones sobre el rendimiento y tiempos de espera (timeouts).
- Estrategias para combinar datos locales y remotos.
Laboratorio Práctico: Tareas de SPARQL en el 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 consultas y optimización del rendimiento.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión del modelo de datos RDF y los tríos.
- Familiaridad con conceptos básicos de HTTP y JSON.
- Comodidad al leer y escribir expresiones básicas de programación o consultas.
Público Objetivo
- Ingenieros e integradores de datos.
- Desarrolladores de la web semántica.
- Analistas que trabajan con datos vinculados (linked data).
4 Horas
Testimonios (1)
Muy buen entrenamiento
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Curso - SPARQL
Traducción Automática