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Durée 4 heures
Plan du cours
Introduction à RDF et SPARQL
- Bases de RDF : triplets, IRIs, littéraux et nœuds vides
- Utilisation des espaces de noms et des QNames dans les requêtes
- Présentation des formes de requête SPARQL et des cas d'utilisation
Introduction à un environnement SPARQL
- Installation et exécution d'Apache Jena Fuseki ou de RDF4J Server
- Chargement de jeux de données RDF d'exemple dans un magasin de triplets
- Utilisation d'un client SPARQL ou d'un banc de travail pour exécuter des requêtes
Requêtes SELECT SPARQL de base
- Rédaction 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 solution
- Application d'expressions FILTER et de fonctions intégrées
- Utilisation d'OPTIONAL pour la correspondance partielle
- 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 lorsque les utiliser
- Utilisation de SPARQL UPDATE pour la modification des données (INSERT/DELETE)
Travail avec les graphes et les 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 points de terminaison distants
- Utilisation de SERVICE pour interroger des points de terminaison SPARQL distants
- Considérations de performance et temps d'attente
- Stratégies pour combiner les données locales et distantes
Atelier pratique : Tâches SPARQL du monde réel
- Interrogation de DBpedia et d'autres jeux de données publics pour obtenir des insights
- Construction de modèles de requêtes et de vues réutilisables
- Débogage des erreurs de requêtes courantes et optimisation des performances
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension du modèle de données RDF et des triplets
- Familiarité avec les concepts de base de HTTP et JSON
- Confort dans la lecture et la rédaction d'expressions de programmation ou de requêtes de base
Public cible
- Ingénieurs et intégrateurs de données
- Développeurs Web sémantique
- Analystes travaillant avec des données liées
Nos clients témoignent (1)
Très bon entraînement
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Formation - SPARQL
Traduction automatique