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Temario del curso
Introducción a RDF y SPARQL
- Conceptos básicos de RDF: triplas, IRIs, literales y nodos en blanco
- Uso de espacios de nombres y QNames en las consultas
- Descripción general de las formas de consulta SPARQL y sus casos de uso
Primeros pasos 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 triplas
- Uso de un cliente SPARQL o entorno de trabajo para ejecutar consultas
Consultas SPARQL SELECT básicas
- Escritura de patrones de triplas y recuperación de valores asociados (bindings)
- Uso de DISTINCT, LIMIT y OFFSET
- Ordenación y proyección de resultados con ORDER BY
Filtros y modificadores de soluciones
- 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 subselección (subselect)
- Trabajo con expresiones y la función 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 (quads) y la palabra clave GRAPH
- Gestión y consulta de grafos nombrados
- Mejores prácticas para organizar los grafos del conjunto de datos
Consultas federadas y extremos remotos
- Uso de SERVICE para consultar extremos SPARQL remotos
- Consideraciones de rendimiento y tiempos de espera (timeouts)
- Estrategias para combinar datos locales y remotos
Laboratorio práctico: tareas reales de SPARQL
- Consulta de DBpedia y otros conjuntos de datos públicos para obtener información
- Creación de plantillas y vistas de consultas reutilizables
- Depuración de errores comunes en las consultas y optimización del rendimiento
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión del modelo de datos RDF y las triplas
- Familiaridad con conceptos básicos de HTTP y JSON
- Comodidad leyendo y escribiendo expresiones básicas de programación o consultas
Público objetivo
- Ingenieros de datos e integradores
- 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