Convierte una base relacional bancaria a grafo con R2RML
Visión general
De qué trata este proyecto.
Transforma 12 tablas bancarias a grafo RDF con R2RML y crea 6 consultas SPARQL de negocio. Consigue un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Mapear una base relacional bancaria a RDF con R2RML y exponer un endpoint SPARQL utilizable por inteligencia de negocio.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar R2RML para virtualización semántica de datos relacionales
- Comparar SPARQL frente a SQL en consultas reales de negocio
- Justificar la elección de herramienta (Ontop vs. D2RQ) con criterios técnicos
- Pensar el grafo materializado como herramienta de BI, no como fin en sí
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Knowledge Graphs and Semantic Web
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniera de Datos
Mapear bases relacionales a RDF con R2RML es competencia clave de data engineers que conectan datos legacy con plataformas semánticas.
Este proyecto afina
- r2rml
- data-integration
- sql
Arquitecta de Soluciones de IA
Decidir cuándo virtualizar vs. materializar es responsabilidad de architects que diseñan plataformas de datos para BI e IA.
Este proyecto afina
- knowledge-graphs
- data-integration
- r2rml
Ingeniera de IA
Exponer endpoints SPARQL para que BI y agentes IA consuman datos legacy es trabajo continuo de AI engineers en organizaciones medianas.
Este proyecto afina
- sparql
- knowledge-graphs
- data-integration