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Duración 4 horas
Temario del curso
Introducción a RDF y SPARQL
- Básicos de RDF: triples, IRIs, literales y nodos en blanco.
- Uso de espacios de nombres y QName en consultas.
- Resumen de las formas de consulta SPARQL y casos de uso.
Introducción a un entorno SPARQL
- Instalación y ejecución de Apache Jena Fuseki o RDF4J Server.
- Carga de conjuntos de datos RDF de muestra en un almacén de triples.
- Uso de un cliente SPARQL o banco de trabajo para ejecutar consultas.
Consultas SELECT básicas de SPARQL
- Escribir patrones de triples y recuperar vinculaciones.
- Uso de DISTINCT, LIMIT y OFFSET.
- Ordenar y proyectar resultados con ORDER BY.
Filtrado y modificadores de soluciones
- Aplicación de expresiones FILTER y funciones incorporadas.
- Uso de OPTIONAL para coincidencias 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.
- Mejores prácticas para organizar los grafos del 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.
- 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.
- Creación de plantillas de consultas 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 triples.
- Conocimiento básico de conceptos de HTTP y JSON.
- Facilidad para leer y escribir expresiones de programación o consultas básicas.
Público objetivo
- Ingenieros de datos e integradores.
- Desarrolladores de Web Semántica.
- Analistas que trabajan con datos enlazados.
Reseñas (1)
Muy buen entrenamiento
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Curso - SPARQL
Traducción Automática