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Programa do Curso
Introdução ao RDF e SPARQL
- Fundamentos do RDF: triplas, IRIs, literais e nós em branco.
- Utilização de namespaces e QNames nas consultas.
- Visão geral das formas de consulta SPARQL e casos de uso.
Começando com um Ambiente SPARQL
- Instalação e execução do Apache Jena Fuseki ou RDF4J Server.
- Carregamento de conjuntos de dados RDF de exemplo em um repositório de triplas.
- Uso de um cliente SPARQL ou ambiente de trabalho para executar consultas.
Consultas SELECT Básicas no SPARQL
- Escrita de padrões triplados e recuperação de associações (bindings).
- Utilização de DISTINCT, LIMIT e OFFSET.
- Ordenação e projeção dos resultados com ORDER BY.
Filtros e Modificadores de Solução
- Aplicação de expressões FILTER e funções internas.
- Uso de OPTIONAL para correspondência parcial.
- Combinação de padrões com UNION e MINUS.
Consulta Avançada: Agregação e Subconsultas
- Utilização de GROUP BY, COUNT, SUM, MIN, MAX e HAVING.
- Consultas aninhadas e padrões de subconsulta.
- Trabalhando com expressões e a função bind() para calcular valores.
Construção e Transformação do RDF
- Consultas CONSTRUCT para criar novos grafos RDF.
- Formas de consulta DESCRIBE e ASK e quando utilizá-las.
- Utilização da atualização SPARQL para modificação de dados (INSERT/DELETE).
Trabalhando com Grafos e Grafos Nomeados
- Quádruplas (quads) e a palavra-chave GRAPH.
- Gerenciamento e consulta de grafos nomeados.
- Melhores práticas para organizar grafos de conjuntos de dados.
Consultas Federadas e Endpoints Remotos
- Utilização do SERVICE para consultar endpoints SPARQL remotos.
- Considerações de desempenho e limites de tempo (timeouts).
- Estratégias para combinar dados locais e remotos.
Laboratório Prático: Tarefas do Mundo Real em SPARQL
- Consultando o DBpedia e outros conjuntos de dados públicos para obter insights.
- Construção de modelos de consulta reutilizáveis e exibições.
- Depuração de erros comuns em consultas e otimização do desempenho.
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão do modelo de dados RDF e das triplas.
- Familiaridade com conceitos básicos de HTTP e JSON.
- Confortabilidade para ler e escrever expressões básicas de programação ou consulta.
Público-Alvo
- Engenheiros de dados e integradores.
- Desenvolvedores da Web Semântica.
- Analistas que trabalham com dados vinculados (linked data).
4 Horas
Testemunhos de Clientes (1)
Treinamento muito bom
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Curso - SPARQL
Máquina Traduzida
