Expert Linked Data Formation et attestation professionnelle

Durée : 8 jours Tarif : 1 000 € TTC Eligible CPF : non (demande en cours)
Public : Gestionnaires de connaissances Niveau : débutant
Nombre de participants : 8 à 12 A distance : non
Lieu : A Paris ou en province, dans la région des participants Formatrice : Karima Rafes

Cette formation complète vous apprendra à « modéliser, déployer, utiliser et maintenir des graphes de connaissances dans un système d’information et dans le Web des données ». Si vous gérez des connaissances, il est maintenant indispensable que vous sachiez travailler avec le Web des données car il est aujourd’hui la 1ère source de données structurées et accessibles au travers d’Internet. Le Web des données est le premier pas vers la mise en œuvre concrète du Web sémantique qui est également largement abordé durant cette formation.

Cette formation peut faire l’objet d’une attestation au métier « d’Expert Linked Data » qui attestera de l’acquisition durant cette formation des blocs de compétences suivants :
Décrire un graphe de connaissances RDF
Spécifier une application utilisant un graphe de connaissances RDF
Spécifier un flux de données au sein d’un système d’information
Spécifier les schémas RDF d’un graphe de connaissances avec RDFS
Spécifier l’intégrité des données RDF avec SHACL
Spécifier le système d’implication de son graphe de connaissances RDF
Interroger un graphe de connaissances RDF et le Web des données avec SPARQL
Déployer un graphe de connaissances dans le Web des données
Gérer un graphe de connaissances RDF au travers d’une application ou d’une IA
Maintenir l’interopérabilité d’un graphe de connaissances avec le Web des données
Adéquation par rapport aux métiers existants
Cette formation peut faire l’objet d’une attestation au métier « d’Expert Linked Data » qui attestera de l’acquisition durant cette formation des blocs de compétences suivants :
Gestionnaire des connaissances (Knowledge manager)
Responsable des ressources et de l’ingénierie documentaire (F1A41, REFERENS III)
Administrateur-trice des systèmes d’information (E2A41, REFERENS III)
Expert-e systèmes et réseaux d’information et de communication (FP2SIC02)
Chargée/chargé de méthodes, outils et qualité pour les systèmes d’information (FP2SIC03)
Architecte technique (FP2SIC05)
Responsable de domaine métier (FP2SIC06)
Chargée/chargé de services applicatifs (FP2SIC07)
Cheffe/chef de projet maîtrise d’ouvrage et maitrise d’œuvre NSIC (FP2SIC08 - FP2SIC09)
Chargée/chargé de gouvernance de données (FP2SIC10)
Data scientist (FP2SIC11)
Chargée/chargé de conception et développement (FP2SIC12)
Intégratrice/intégrateur (FP2SIC13)
Administrateur-trice des systèmes d’information (E2A41, REFERENS III)
Expert-e systèmes et réseaux d’information et de communication (FP2SIC02)
Chargée/chargé de méthodes, outils et qualité pour le numérique et les systèmes d’information et de communication (FP2SIC03)
Cheffe/chef de projet maitrise d’œuvre NSIC (FP2SIC09)
Administratrice/administrateur en systèmes d’information (FP2SIC15)

Formation

Prérequis : notions en programmation
Matériel : disposer d’un ordinateur portable avec Wifi

Programme

1er jour Savoir comment on partage des connaissances

  1. Savoir comment on partage des documents au travers du Web
  2. Savoir comment on partage des informations au travers du Web des données
  3. Savoir comment on réutilise les informations du Web des données
  4. Connaître les concepts et technologies du Linked Data

2e jour Spécifier un graphe de connaissances

  1. Spécifier une application qui utilise un graphe de connaissances
  2. Spécifier les flux d’information d’une application
  3. Spécifier un schéma RDF avec RDFS
  4. Ecrire un schéma RDF en Turtle 1.1

3e jour Savoir maintenir et interroger un graphe de connaissances

  1. Interroger et modifier un graphe de connaissances avec SPARQL
  2. Interroger le Web des données avec SPARQL
  3. Ecrire les contraintes d’intégrité en SHACL d’un graphe de connaissances
  4. Ecrire les règles d’inférence du système d’implication d’un schéma RDF

4e jour Cas d’étude : spécifier une application avec son graphe de connaissances

(Durant les formations intra-entreprises, le cas d’étude peut être suggéré par les participants)

  1. Spécification d’une application et de ses interactions avec un graphe de connaissances
  2. Spécification du graphe de connaissances avec ses contraintes d’intégrité et son système d’implication
  3. Spécification de la représentation des inférences calculer par l’application
  4. Evaluation des spécifications au travers des requêtes d’interrogation

5e jour Déployer un graphe de connaissances dans un système d’information

  1. Déployer un schéma RDF au travers d’un service Web
  2. Déployer et configurer une base de données avec un service SPARQL
  3. Importer des documents RDF
  4. Tester et corriger un système d’implication
  5. Maintenir l’intégrité des données

6e jour Maintenir l’interopérabilité d’un graphe de connaissances avec le Web des données

  1. Contrôler l’interopérabilité d’un système d’information
  2. Corriger l’interopérabilité d’un système d’information

7e et 8e jour Cas d’étude : développer une application qui gère des connaissances

Développer une application avec son graphe de connaissances :

  1. Sauvegarder des informations
  2. Développer les contraintes d’intégrité
  3. Développer le système d’implication
  4. Calculer et sauvegarder des inférences
  5. Réutiliser les données du Web des données
À l’issue de la formation
Évaluation de la formation par les stagiaires
Remise d’une attestation de fin de formation
Possibilité de passer l’attestation d’acquisition des compétences pour devenir « Expert Linked Data » (détails dans la section suivante).

Attestation d’acquisition des compétences

Prix : compris dans le prix de la formation
Durée de validité de l’attestation : 5 ans (durée maximale prévue par la loi)

Mode de délivrance

Chaque candidat sera évalué au travers de trois épreuves successives :

  1. QCM en présentiel sans documents
    Condition : Avoir suivi intégralement la formation
    Objectif : Évaluer l’acquisition des concepts et des termes techniques
    Méthode : QCM de 100 questions pendant une heure
    Évaluation : 90 % de bonnes réponses sont attendues
  2. Examen pratique en présentiel sur ordinateur, avec documents et Internet
    Condition : Avoir obtenu 90 % de bonnes réponses au QCM
    Objectif : Évaluer le savoir-faire nécessaire à l’évaluation d’un graphe RDF
    Méthode : Pendant 5 heures, à partir d’un cahier des charges, le candidat doit modéliser un schéma RDFS avec son système d’implication et les inférences produites, déployer une base de données RDF avec son service SPARQL, gérer les données au travers de requêtes SPARQL et maintenir l’intégrité des données avec SHACL.
    Évaluation : Le candidat doit pouvoir suivre les besoins d’un cahier des charges d’une application afin de pouvoir modéliser, déployer, utiliser, maintenir et partager son graphe de connaissances.
  3. Soutenance à distance d’un mémoire professionnel ou personnel
    Conditions : Avoir réussi l’examen pratique
    Avoir fait valider au préalable le sujet du mémoire
    Soumettre le mémoire 1 mois avant la date de soutenance
    Objectif : Évaluer la mise en œuvre opérationnelle d’un nouveau graphe de connaissances dans un système d’information ou dans le Web des données
    Méthode : Rédaction d’un mémoire d’une trentaine de pages de la mise en œuvre opérationnelle d’un graphe de connaissances avec les technologies du Linked Data dans le cadre d’un projet professionnel ou personnel.
    Évaluation : 30 min de présentation et 15 min de questions devant un jury de professionnels du domaine (2 personnes minimum)

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