Semantic Web Overview培訓

Apache Jena是一個用於構建Semantic Web和關聯數據應用程序的開源Java框架。

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用Apache Jena構建和部署Semantic Web應用程序。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置Apache Jena
• 以RDF格式轉換和存儲數據
• 使用SPARQL查詢RDF數據
• 測試和部署語義Web應用程序

聽眾

• 開發商
• 數據工程師

課程格式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

注意

• 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

Blazegraph是一個基於Java的開源RDF圖數據庫，用於存儲和表示具有復雜關係的數據。它支持藍圖和RDF / SPARQL 1.1。

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用Blazegraph以圖形格式捕獲複雜數據，以便從許多示例應用程序中進行檢索。所有練習都將在現場實驗室環境中進行。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在獨立模式，集群模式（可選）或嵌入模式（可選）中安裝和配置Blazegraph
• 創建，測試和部署示例應用程序以查詢Blazegraph數據存儲中的複雜數據
• 了解如何利用GPU （圖形處理單元）來加速計算

聽眾

• 開發商

課程格式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

注意

• 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

這種以講師為主導的澳門現場培訓（現場或遠端）針對的是希望查詢存儲在Semantic Web資料庫中的RDF數據的技術人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解語義 Web 數據和關係數據之間的區別。
• 基於語義 Web 標準查詢公共數據集。
• 使用 SPARQL 進行查詢的模型數據。
• 將網站的數據轉換為語義 Web 鏈接資料。
• 從現有應用程式中運行 SPARQL 查詢。

Many real world problems can be described in terms of graphs. For example, the Web graph, the social network graph, the train network graph and the language graph. These graphs tend to be extremely large; processing them requires a specialized set of tools and processes -- these tools and processes can be referred to as Graph Computing (also known as Graph Analytics).

In this instructor-led, live training, participants will learn about the technology offerings and implementation approaches for processing graph data. The aim is to identify real-world objects, their characteristics and relationships, then model these relationships and process them as data using a Graph Computing (also known as Graph Analytics and Distributed Graph Processing) approach. We start with a broad overview and narrow in on specific tools as we step through a series of case studies, hands-on exercises and live deployments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how graph data is persisted and traversed.
• Select the best framework for a given task (from graph databases to batch processing frameworks.)
• Implement Hadoop, Spark, GraphX and Pregel to carry out graph computing across many machines in parallel.
• View real-world big data problems in terms of graphs, processes and traversals.

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

MediaWiki是一款免費的開源wiki軟件。這個爲期一天的課程爲參與者提供了Semantic MediaWiki的介紹。