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Temario del curso
Introducción a RDF y SPARQL
- Fundamentos de RDF: triples, IRIs, literales y nodos anónimos.
- Uso de espacios de nombres y QName en las consultas.
- Panorama general de las formas de consulta SPARQL y 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 o entorno de trabajo SPARQL para ejecutar consultas.
Consultas Básicas SELECT de SPARQL
- Escritura de patrones de triples y recuperación de enlaces (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 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 subselección (subselect).
- Trabajo con expresiones y 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
- Cuádruples (Quads) y la palabra clave GRAPH.
- Gestión y consulta de grafos nombrados.
- Buenas 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 de rendimiento y tiempos de espera (timeouts).
- Estrategias para combinar datos locales y remotos.
Laboratorio Práctico: Tareas SPARQL del Mundo Real
- Consulta de DBpedia y otros conjuntos de datos públicos para obtener información.
- Construcción de plantillas de consulta reutilizables y vistas.
- Depuración de errores comunes en las consultas y optimización del rendimiento.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión del modelo de datos RDF y los triples.
- Familiaridad con conceptos básicos de HTTP y JSON.
- Comodidad leyendo y escribiendo expresiones básicas de programación o consulta.
Público Objetivo
- Ingenieros e integradores de datos.
- 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