Ce MOOC - une initiative conjointe de l'EIT Digital, de l'Université de Nice Sophia-Antipolis / Université Côte d'Azur, et de l'INRIA - présente les standards et les principes des données liées (Linked Data) qui constituent la base du web sémantique. Vous apprendrez à publier, obtenir et utiliser des données structurées directement à partir du Web. L'apprentissage des principes, des langages et des normes d'échange de données sur le Web vous permettra de concevoir et de produire de nouvelles applications, de nouveaux produits et de nouveaux services qui tireront parti du volume et de la variété des données que contient le Web.
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(87 avis)
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : publier des données ouvertes liées sur le web
- Catégorie : recherche d'occurrences d'un graphique d'interrogation
- Catégorie : accéder à distance à des sources de données sur le web
- Catégorie : utiliser et combiner des données existantes pour obtenir de nouvelles données
Détails à connaître
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Il y a 4 modules dans ce cours
Cette première semaine est consacrée à l'introduction de la notion de Web de données liées. Fabien Gandon commencera par donner quelques informations générales sur le Web, son histoire et son architecture.
Inclus
14 vidéos25 lectures6 devoirs4 sujets de discussion
Cette deuxième semaine est consacrée au Resource Description Framework (RDF), le modèle de données standard pour publier et lier des données sur le Web.
Inclus
10 vidéos22 lectures5 devoirs4 sujets de discussion
Cette troisième semaine présente le langage de requête SPARQL qui permet aux utilisateurs de rechercher des informations en interrogeant des ensembles de données RDF sur le Web des données.
Inclus
11 vidéos14 lectures4 devoirs4 sujets de discussion
Cette dernière semaine offre une conclusion ouverte du MOOC en abordant plusieurs initiatives visant à intégrer de plus en plus de données sur le Web.
Inclus
12 vidéos24 lectures9 devoirs2 sujets de discussion
Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
MathWorks
Illinois Tech
The University of North Carolina at Chapel Hill
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Avis des étudiants
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