Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Süre 4 Saat
Eğitim İçeriği
RDF ve SPARQL'a Giriş
- RDF temelleri: üçlüler (triples), IRIs, literaller ve boş düğümler (blank nodes)
- Sorgularda ad alanları (namespaces) ve QName kullanımı
- SPARQL sorgu türleri ve kullanım senaryolarının genel bakışı
SPARQL Ortamı ile Başlama
- Apache Jena Fuseki veya RDF4J Server'ın kurulumu ve çalıştırılması
- Örnek RDF veri kümelerinin üçlü deposuna (triple store) yüklenmesi
- Sorguları çalıştırmak için bir SPARQL istemcisinin veya iş yerinin (workbench) kullanılması
Temel SPARQL SELECT Sorguları
- Üçlü desenleri (triple patterns) yazma ve bağlamaları (bindings) alma
- DISTINCT, LIMIT ve OFFSET kullanımı
- ORDER BY ile sonuçları sıralama ve yansıtma (projection)
Filtreleme ve Çözüm Değiştiriciler (Solution Modifiers)
- FILTER ifadeleri ve yerleşik işlevlerin (built-in functions) uygulanması
- Kısmi eşleşme için OPTIONAL kullanımı
- UNION ve MINUS ile desenlerin birleştirilmesi
Gelişmiş Sorgulama: Toplama ve Alt Sorgular
- GROUP BY, COUNT, SUM, MIN, MAX ve HAVING kullanımı
- İç içe sorgular ve alt seçme (subselect) desenleri
- Değerleri hesaplamak için ifadelerle ve bind() ile çalışma
RDF Oluşturma ve Dönüştürme
- Yeni RDF grafıkları oluşturmak için CONSTRUCT sorguları
- DESCRIBE ve ASK sorgu türleri ve ne zaman kullanılacakları
- Veri değişikliği için SPARQL UPDATE kullanımı (INSERT/DELETE)
Grafikler ve Adlandırılmış Grafiklerle Çalışma
- Çevrimler (Quads) ve GRAPH anahtar kelimesi
- Adlandırılmış grafiklerin yönetimi ve sorgulanması
- Veri kümesi grafıklarını düzenleme konusunda en iyi uygulamalar
Federatif Sorgular ve Uzak Uç Noktalar
- Uzak SPARQL uç noktalarını sorgulamak için SERVICE kullanımı
- Performans hususları ve zaman aşımı (timeouts)
- Yerel ve uzak verilerin birleştirilmesi stratejileri
Uygulamalı Laboratuvar: Gerçek Dünya SPARQL Görevleri
- DBpedia ve diğer halka açık veri kümelerinden içgörüler elde etmek için sorgulama
- Tekrar kullanılabilir sorgu şablonları ve görünümler oluşturma
- Yaygın sorgu hatalarını giderme ve performansı optimizasyon
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- RDF veri modeli ve üçlüler hakkında bilgi
- Temel HTTP ve JSON kavramlarına aşinalık
- Temel programlama veya sorgu ifadelerini okuma ve yazma konusunda rahatlık
Hedef Kitle
- Veri mühendisleri ve entegratörler
- Anlamsal web (Semantic web) geliştiricileri
- Bağlantılı verilerle (linked data) çalışan analistler
Danışanlarımızın Yorumları (1)
Çok güzel bir eğitim
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Eğitim - SPARQL
Yapay Zeka Çevirisi