Programa do Curso
Introdução ao RDF e SPARQL
- Noções básicas do RDF: triples, IRIs, literais e nós em branco
- Namespaces e uso de QNames em consultas
- Visão geral das formas de consulta SPARQL e seus casos de uso
Começando com um Ambiente SPARQL
- Instalação e execução do Apache Jena Fuseki ou RDF4J Server
- Carregamento de conjuntos de dados RDF de amostra em uma loja triples
- Uso de um cliente SPARQL ou workbench para executar consultas
Consultas SPARQL SELECT Básicas
- Escrita de padrões triples e recuperação de bindings
- Uso de DISTINCT, LIMIT e OFFSET
- Ordenação e projeção de resultados com ORDER BY
Filtragem e Modificadores de Solução
- Aplicação de expressões FILTER e funções integradas
- 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 subselect
- Trabalhando 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 usá-las
- Uso de SPARQL UPDATE para modificação de dados (INSERT/DELETE)
Trabalhando com Grafos e Grafos Nomeados
- Quads e a palavra-chave GRAPH
- Gerenciamento e consulta de grafos nomeados
- Melhores práticas para organização de grafos de 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
Laboratório Prático: Tarefas SPARQL do Mundo Real
- Consultando DBpedia e outros conjuntos de dados públicos para insights
- Construção de modelos de consulta reutilizáveis e visualizações
- Depuração de erros comuns de consulta e otimização de desempenho
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Entendimento do modelo de dados RDF e triples
- Familiaridade com conceitos básicos de HTTP e JSON
- Conforto na leitura e escrita de expressões de programação ou consulta básicas
Público-Alvo
- Engenheiros de dados e integradores
- Desenvolvedores da web semântica
- Analistas trabalhando com dados vinculados
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Testemunhos de Clientes (2)
Cobertura ampla e conhecimento profundo sobre a Web Semântica
XINJIAN GUO - Yale University
Curso - Semantic Web Overview
Máquina Traduzida
Treinamento muito bom
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Curso - SPARQL
Máquina Traduzida
