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Plan du cours
Introduction à RDF et SPARQL
- Bases de RDF : triplets, IRIs, littéraux et nœuds anonymes
- Espaces de noms et utilisation des QNames dans les requêtes
- Aperçu des formes de requêtes SPARQL et de leurs cas d'utilisation
Démarrage avec un environnement SPARQL
- Installation et exécution d'Apache Jena Fuseki ou de RDF4J Server
- Chargement de jeux de données RDF d'échantillon dans un magasin de triplets
- Utilisation d'un client SPARQL ou d'une station de travail pour exécuter des requêtes
Requêtes SELECT SPARQL basiques
- Écriture de motifs de triplets et récupération de liaisons
- Utilisation de DISTINCT, LIMIT et OFFSET
- Tri et projection des résultats avec ORDER BY
Filtrage et modificateurs de solutions
- Application d'expressions FILTER et de fonctions intégrées
- Utilisation d'OPTIONAL pour des correspondances partielles
- Combinaison de motifs avec UNION et MINUS
Requêtes avancées : agrégation et sous-requêtes
- Utilisation de GROUP BY, COUNT, SUM, MIN, MAX et HAVING
- Requêtes imbriquées et motifs de sous-sélection
- 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 interrogation de graphes nommés
- Meilleures pratiques pour organiser les graphes des jeux de données
Requêtes fédérées et endpoints distants
- Utilisation de SERVICE pour interroger des endpoints SPARQL distants
- Considérations sur les performances et les timeouts
- Stratégies pour combiner données locales et distantes
Laboratoire pratique : tâches SPARQL du monde réel
- Interrogation de DBpedia et d'autres jeux de données publics pour des insights
- Construction de modèles et vues de requêtes 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 triplets
- Familiarité avec les concepts de base d'HTTP et JSON
- Confort avec la lecture et l'écriture d'expressions de programmation ou de requête basiques
Public cible
- Ingénieurs et intégrateurs de données
- Développeurs du web sémantique
- Analystes travaillant avec des données liées
4 Heures
Nos clients témoignent (2)
Très bon entraînement
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Formation - SPARQL
Traduction automatique
He was interactive.
Suraj
Formation - Semantic Web Overview
Traduction automatique