Log out Zur App
Zur App

Lerninhalte finden

Features

Entdecke

Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Foundations of linked data

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

So erstellst du deine eigenen Lernmaterialien in Sekunden

  • Lade dein Vorlesungsskript hoch
  • Bekomme eine individuelle Zusammenfassung und Karteikarten
  • Starte mit dem Lernen

Lade dein Skript hoch!

Zieh es hierher und lade es hoch! 🔥

Jetzt hochladen

Die beliebtesten Lernunterlagen deiner Kommilitonen

Jetzt hochladen
Foundations of linked data - Cheatsheet
Foundations of linked data - Cheatsheet Definition und Bedeutung von Linked Data Definition: Verknüpfte Daten, wobei Daten so veröffentlicht werden, dass sie maschinenlesbar und miteinander verknüpfbar sind. Details: Nutzung des RDF-Standards (Resource Description Framework) Jeder Datenpunkt erhält eine eindeutige URI Fördert die Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit von Daten Unterstützt das...

Foundations of linked data - Cheatsheet

Zugreifen
Foundations of linked data - Exam
Foundations of linked data - Exam Aufgabe 1) Im Rahmen der Bedeutung und Definition von Linked Data hast Du gelernt, dass Linked Data eine Methode ist, Daten so zu veröffentlichen, dass sie maschinenlesbar und miteinander verknüpfbar sind. Dabei kommt der RDF-Standard (Resource Description Framework) zum Einsatz, und jeder Datenpunkt erhält eine eindeutige URI. Dies fördert die Interoperabilität u...

Foundations of linked data - Exam

Zugreifen

Bereit für die Klausur? Teste jetzt dein Wissen!

Was sind verknüpfte Daten (Linked Data)?

Welcher Standard wird für verknüpfte Daten verwendet?

Welche Prinzipien von Tim Berners-Lee sind die Grundlage für verknüpfte Daten?

Was sind die grundlegenden Standards für Linked Data?

Wie sollen URIs in Linked Data verwendet werden?

Was sollte passieren, wenn URIs aufgelöst werden?

Was ist ein RDF-Triplet?

Was repräsentiert das Subjekt in einem RDF-Triplet?

Welches Element in einem RDF-Triplet gibt an, wie das Subjekt mit dem Objekt verbunden ist?

Was ist eine wichtige Eigenschaft von Turtle im RDF-Syntax?

Welche grundlegende Struktur beschreibt ein RDF-Tripel?

Was ist ein Vorteil von JSON-LD im RDF-Syntax?

Was versteht man unter SPARQL?

Wie ist eine typische SPARQL-Abfrage strukturiert?

Welche Funktionen bietet SPARQL zur Aggregation von Daten?

Was sind die grundlegenden Bausteine einer Ontologie?

Welche Sprachen und Standards werden zur Darstellung von Ontologien verwendet?

Was sind Anwendungsbereiche von Ontologien?

Was ist Protege in Bezug auf Ontologieentwicklung?

Welche Sprache bildet die Basis der OWL (Web Ontology Language)?

Nennen Sie die drei Varianten von OWL und deren unterschiedliche Komplexität.

Was versteht man unter Leistungsoptimierung für SPARQL-Abfragen?

Welche Technik kann verwendet werden, um den Zugriff auf Daten in SPARQL-Abfragen zu beschleunigen?

Was ist ein Beispiel für eine Skalierungsstrategie in SPARQL?

Weiter
In App öffnen

Diese Konzepte musst du verstehen, um Foundations of linked data an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
01

Grundlagen des Linked Data

Dieser Abschnitt befasst sich mit den grundlegenden Prinzipien und Konzepten von Linked Data, einschließlich der Technologien und Standards, die für die Verknüpfung und den Austausch von Daten im Web verwendet werden.

  • Definition und Bedeutung von Linked Data
  • Vorteile der Verknüpfung von Daten und semantischem Web
  • Überblick über Technologien wie URI (Uniform Resource Identifier)
  • Best Practices und Prinzipien von Linked Data
  • Anwendungen und Herausforderungen im Einsatz von Linked Data
Karteikarten generieren
02
02

RDF (Resource Description Framework)

Dieser Abschnitt erläutert das RDF-Modell, das grundlegende Gerüst für das Encodieren, Tauschen und Re-Usen von Metadaten auf Basis von Linked Data.

  • Grundlegende Struktur von RDF-Triplets (Subjekt, Prädikat, Objekt)
  • Syntaxen für RDF: Turtle, RDF/XML, JSON-LD
  • Erstellung und Interpretation von RDF-Datenmodellen
  • Werkzeuge und Plattformen für RDF-Verarbeitung
  • Validierung und Konsistenzprüfung von RDF-Daten
Karteikarten generieren
03
03

SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language)

In diesem Abschnitt wird das Abfragen von RDF-Daten mit SPARQL behandelt, einer mächtigen Abfragesprache für semantische Daten.

  • Grundlagen und Syntax von SPARQL-Abfragen
  • Konstruktion von Basisabfragen und komplexen Abfragemustern
  • Filter, Reguläre Ausdrücke und Aggregatfunktionen in SPARQL
  • SPARQL-Endpunkte und ihre Verwendung
  • Leistungsoptimierung und Skalierbarkeit von SPARQL-Abfragen
Karteikarten generieren
04
04

Ontologien und Wissensgraphen

Dieser Abschnitt fokussiert sich auf die Entwicklung und Nutzung von Ontologien sowie die Erstellung und Anwendung von Wissensgraphen.

  • Einführung in Ontologien und ihre Rolle im semantischen Web
  • Modellierung von Wissen mittels Ontologien
  • Tools und Plattformen zur Ontologieentwicklung: Protege und OWL
  • Integration und Verknüpfung von Ontologien zu Wissensgraphen
  • Beispiele und Fallstudien zur Nutzung von Wissensgraphen in verschiedenen Domänen
Karteikarten generieren
05
05

Anwendungen und Fallstudien

Dieser Abschnitt behandelt praktische Anwendungen und konkrete Fallbeispiele zur Nutzung der in der Vorlesung behandelten Konzepte und Technologien.

  • Einsatz von Linked Data in der Wissenschaft und Industrie
  • Verwaltung und Nutzung von Daten im Gesundheitswesen mit RDF und SPARQL
  • Fallstudien zu Smart Cities und vernetzter Infrastruktur
  • Linked Data und semantische Technologien in der maschinellen Übersetzung
  • Perspektiven und zukünftige Entwicklungen im Bereich Linked Data
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Foundations of linked data an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung Foundations of linked data, die an der Universität Erlangen-Nürnberg im Rahmen des Studiengangs Informatik angeboten wird, bietet dir eine umfassende Einführung in die Welt der vernetzten Daten. Ziel der Vorlesung ist es, dich mit den grundlegenden Konzepten, Technologien und Methoden des Linked Data vertraut zu machen. Du wirst lernen, wie Daten verknüpft und semantisch angereichert werden können, um eine bessere Interoperabilität und Integration zwischen verschiedenen Datensätzen zu ermöglichen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung ist in wöchentliche Sitzungen aufgeteilt und beinhaltet sowohl theoretische als auch praktische Komponenten.

Studienleistungen: Am Ende des Semesters gibt es eine schriftliche Prüfung.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Grundlagen des Linked Data, RDF, SPARQL, Ontologien und Wissensgraphen

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

Nutzung von StudySmarter:

Nutzung von StudySmarter:

  • Erstelle Lernpläne und Zusammenfassungen
  • Erstelle Karteikarten, um dich optimal auf deine Prüfung vorzubereiten
  • Kreiere deine personalisierte Lernerfahrung mit StudySmarters AI-Tools
Kostenfrei loslegen

Stelle deinen Kommilitonen Fragen und bekomme Antworten

Melde dich an, um der Diskussion beizutreten
Kostenlos anmelden

Sie haben bereits ein Konto? Login

Entdecke andere Kurse im Master of Science Informatik

93182 Mainframe Programmierung II Kurs ansehen
Advanced Deep Learning Kurs ansehen
Advanced Design and Programming (5-ECTS) Kurs ansehen
Advanced Game Physics Kurs ansehen
Advanced Mechanized Reasoning in Coq Kurs ansehen
Advanced Networking LEx Kurs ansehen
Advanced Programming Techniques Kurs ansehen
Advanced Simulation Technology Kurs ansehen
AI-1 Systems Project Kurs ansehen
AI-2 Systems Project Kurs ansehen

Lerne jederzeit. Lerne überall. Auf allen Geräten.

Kostenfrei loslegen