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Temario del curso
Introducción a RDF y SPARQL
- Conceptos básicos de RDF: triplas, IRIs, literales y nodos en blanco.
- Uso de espacios de nombres y QNames en las consultas.
- Descripción general de las formas de consulta SPARQL y sus casos de uso.
Inicio con un entorno SPARQL
- Instalación y ejecución de Apache Jena Fuseki o RDF4J Server.
- Carga de conjuntos de datos RDF de muestra en un almacén de triplas.
- Uso de un cliente o entorno de trabajo SPARQL para ejecutar consultas.
Consultas SELECT básicas en SPARQL
- Escritura de patrones de triplas y recuperación de uniones (bindings).
- Uso de DISTINCT, LIMIT y OFFSET.
- Ordenamiento y proyección de resultados con ORDER BY.
Filtrado y modificadores de solución
- Aplicación de expresiones FILTER y funciones incorporadas.
- Uso de OPTIONAL para coincidencias parciales.
- Combinación de patrones con UNION y MINUS.
Consultas avanzadas: Agregación y subconsultas
- Uso de GROUP BY, COUNT, SUM, MIN, MAX y HAVING.
- Consultas anidadas y patrones de subconsulta (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
- Cuadras (quads) y la palabra clave GRAPH.
- Administración y consulta de grafos nombrados.
- Mejores prácticas para organizar los grafos del conjunto de datos.
Consultas federadas y endpoints remotos
- Uso de SERVICE para consultar endpoints SPARQL remotos.
- Consideraciones de rendimiento y tiempos de espera (timeouts).
- Estrategias para combinar datos locales y remotos.
Laboratorio práctico: Tareas reales en SPARQL
- Consulta de DBpedia y otros conjuntos de datos públicos para obtener información útil.
- Construcción de plantillas de consulta y vistas reutilizables.
- Depuración de errores comunes en consultas y optimización del rendimiento.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión del modelo de datos RDF y las triplas.
- Familiaridad con los conceptos básicos de HTTP y JSON.
- Comodidad leyendo y escribiendo expresiones de programación o consultas básicas.
Público Objetivo
- Ingenieros de datos e integradores.
- Desarrolladores de la Web Semántica.
- Analistas que trabajan con datos enlazados (linked data).
4 Horas
Testimonios (1)
Muy buen entrenamiento
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Curso - SPARQL
Traducción Automática