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Temario del curso
Introducción a RDF y SPARQL
- Conceptos básicos de RDF: triples, IRIs, literales y nodos en blanco
- Uso de espacios de nombres (namespaces) 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 triples
- Uso de un cliente SPARQL o tablero de trabajo para ejecutar consultas
Consultas SELECT básicas en SPARQL
- Escritura de patrones de triple y recuperación de enlaces (bindings)
- Uso de DISTINCT, LIMIT y OFFSET
- Ordenación y proyección de resultados con ORDER BY
Filtrado y modificadores de solución
- Aplicación de expresiones FILTER y funciones integradas
- Uso de OPTIONAL para coincidencia parcial
- Combinación de patrones con UNION y MINUS
Consulta avanzada: Agregación y subconsultas
- Uso de GROUP BY, COUNT, SUM, MIN, MAX y HAVING
- Consultas anidadas y patrones de subselect
- Trabajo con expresiones y la función bind() para calcular valores
Construcción y transformación de RDF
- Consultas CONSTRUCT para crear 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
- Cuads (cuádruplos) y la palabra clave GRAPH
- Gestión y consulta de grafos nombrados
- Mejores prácticas para organizar grafos de conjuntos de datos
Consultas federadas y puntos de acceso remotos
- Uso de SERVICE para consultar puntos de acceso SPARQL remotos
- Consideraciones sobre el rendimiento y los 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 útil
- Creación de plantillas de consulta reutilizables y vistas
- Depuración de errores comunes en consultas y optimización del rendimiento
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión del modelo de datos RDF y los triples
- Conocimiento básico de HTTP y JSON
- Comodidad leyendo y escribiendo expresiones de programación o consulta básicas
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