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.

Nous avons divisé ce cours en quatre parties qui couvrent les aptitudes et compétences techniques de base que vous devez maîtriser pour pouvoir utiliser le Web comme espace d'échange de données à structure géante : - dans la première partie, "Principaux d'un Web de données liées" : vous apprendrez et mettrez en pratique les principes permettant de publier et d'obtenir des données directement sur le Web au lieu de pages Web ; - dans la deuxième partie, "Le modèle de données RDF" : vous apprendrez le modèle de données standard pour le Web et ses syntaxes pour publier et lier des données sur le Web dans vos applications et services ; - dans la troisième partie, "SPARQL Query Language" : vous apprendrez comment interroger et accéder directement à des sources de données sur le Web et obtenir des données structurées pertinentes pour votre activité et votre domaine ; - dans la quatrième et dernière partie, "Integration of other Data Formats and Sources" : vous apprendrez comment les standards du Web interagissent et interopèrent avec d'autres formats de données pour permettre l'intégration d'une variété de sources de données. Chaque semaine alterne de courtes vidéos et des quiz, ainsi que des ressources complémentaires et des forums pour progresser graduellement à travers les différents principes et standards. Après avoir suivi ce cours avec succès, vous aurez les compétences nécessaires pour obtenir des ensembles de données ciblés et structurés à partir du Web que vous pourrez ensuite utiliser pour augmenter vos propres ensembles de données, enrichir leurs dimensions, alimenter vos applications, effectuer de l'exploration de données, de l'apprentissage automatique et de l'entraînement, de l'analyse de données, du traitement et du raisonnement en IA et d'autres formes de gestion de données.