Graph Computing Formazione in Milano

SPARQL è il linguaggio di query standardizzato dal W3C utilizzato per recuperare e manipolare dati RDF da triple store e endpoint SPARQL.

Questo training live guidato dall'instruttore (online o in presenza) è rivolto a partecipanti di livello principiante-intermedio che desiderano imparare query pratiche di SPARQL per il recupero, la trasformazione e la federazione dei dati.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Costruire query SPARQL SELECT di base e avanzate per recuperare dati RDF.
• Utilizzare FILTER, OPTIONAL e UNION per raffinare i risultati delle query.
• Scrivere query CONSTRUCT e DESCRIBE per trasformare grafi RDF.
• Eseguire query su endpoint remoti e query federate utilizzando SERVICE.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Esercizi pratici su endpoint SPARQL live.
• Laboratori guidati con dataset RDF di esempio e risoluzione dei problemi.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una versione personalizzata focalizzata sul modello dati della vostra organizzazione o su endpoint SPARQL specifici, contattateci per organizzare.

Apache Jena è un framework Java open source per creare applicazioni del Web Semantico e dati collegati.

In questo training guidato da un istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare Apache Jena per costruire e distribuire un'applicazione del Web Semantico. 

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Apache Jena
• Convertire e memorizzare dati nel formato RDF
• Eseguire query sui dati RDF utilizzando SPARQL
• Testare e distribuire un'applicazione del Web Semantico

Pubblico di riferimento

• Sviluppatori
• Ingegneri dei dati

Formato del Corso

• Parte lezione, parte discussione, esercizi e pratica intensiva

Note

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattateci per organizzare.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano, i partecipanti impareranno a conoscere le offerte tecnologiche e gli approcci di implementazione per l'elaborazione dei dati grafici. L'obiettivo è identificare gli oggetti del mondo reale, le loro caratteristiche e relazioni, quindi modellare queste relazioni ed elaborarle come dati utilizzando un approccio Graph Computing (noto anche come Graph Analitica). Iniziamo con un'ampia panoramica e ci concentriamo su strumenti specifici mentre esaminiamo una serie di casi di studio, esercizi pratici e implementazioni dal vivo.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Informazioni sul modo in cui i dati del grafo vengono salvati in modo permanente e attraversati.
• Selezionare il framework migliore per una determinata attività (dai database a grafo ai framework di elaborazione batch).
• Implementa Hadoop, Spark, GraphX e Pregel per eseguire il calcolo dei grafi su molte macchine in parallelo.
• Visualizza i problemi reali dei big data in termini di grafici, processi e attraversamenti.

Il Web Semantico è un movimento collaborativo guidato dal World Wide Web Consortium (W3C) che promuove formati comuni per i dati sul World Wide Web. Il Web Semantico fornisce una cornice comune che consente di condividere e riutilizzare i dati attraverso i confini delle applicazioni, delle imprese e delle comunità.

Questo corso di formazione guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a persone tecniche che desiderano eseguire query sui dati RDF memorizzati in un database del Web Semantico.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere la differenza tra i dati del Web semantico e quelli relazionali.
• Eseguire query su dataset pubblici basati sui standard del Web Semantico.
• Modellare i dati per eseguire query con SPARQL.
• Trasformare i dati di un sito web in dati collegati del Web semantico.
• Eseguire query SPARQL all'interno di un'applicazione esistente.

MediaWiki è un software wiki gratuito e open-source. Questo corso di un giorno fornisce ai partecipanti un'introduzione alla semantica MediaWiki.