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Plan du cours
Introduction à RDF et SPARQL
- Bases de RDF : triples, IRIs, littéraux et nœuds anonymes
- Utilisation des espaces de noms et des QName dans les requêtes
- Aperçu des formes de requête SPARQL et de leurs cas d'utilisation
Premiers pas avec un environnement SPARQL
- Installation et exécution d'Apache Jena Fuseki ou de RDF4J Server
- Chargement d'ensembles de données RDF exemples dans un triplestore
- Utilisation d'un client ou d'un poste de travail SPARQL pour exécuter des requêtes
Requêtes SPARQL SELECT de base
- Écriture de motifs de triplets et récupération des liaisons
- Utilisation de DISTINCT, LIMIT et OFFSET
- Tri et projection des résultats avec ORDER BY
Filtres et modificateurs de solutions
- Application d'expressions FILTER et de fonctions intégrées
- Utilisation de OPTIONAL pour la correspondance partielle
- Combinaison de motifs avec UNION et MINUS
Requêtage avancé : agrégation et sous-requêtes
- Utilisation de GROUP BY, COUNT, SUM, MIN, MAX et HAVING
- Requêtes imbriquées et motifs de sous-requête
- Travail avec des expressions et bind() pour calculer des valeurs
Construction et transformation de RDF
- Requêtes CONSTRUCT pour construire de nouveaux graphes RDF
- Formes de requête DESCRIBE et ASK et quand les utiliser
- Utilisation de SPARQL UPDATE pour la modification des données (INSERT/DELETE)
Travail avec des graphes et des graphes nommés
- Quads et le mot-clé GRAPH
- Gestion et requêtage de graphes nommés
- Bonnes pratiques pour organiser les graphes d'ensembles de données
Requêtes fédérées et points d'accès distants
- Utilisation de SERVICE pour interroger des points d'accès SPARQL distants
- Considérations de performance et délais d'attente
- Stratégies pour combiner des données locales et distantes
Atelier pratique : tâches SPARQL concrètes
- Requêtage de DBpedia et d'autres ensembles de données publics pour en tirer des enseignements
- Création de modèles de requête et de vues réutilisables
- Débogage des erreurs courantes de requête et optimisation des performances
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension du modèle de données RDF et des triples
- Familiarité avec les concepts de base d'HTTP et JSON
- À l'aise avec la lecture et l'écriture d'expressions de programmation ou de requêtage basiques
Audience cible
- Ingénieurs et intégrateurs de données
- Développeurs du web sémantique
- Analystes travaillant avec des données liées
4 Heures
Nos clients témoignent (1)
Très bon entraînement
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Formation - SPARQL
Traduction automatique
