Lernpfad für Graphdaten in acht Etappen

Lernen entlang eines überprüfbaren Artefakts

Der schnellste Kompetenzaufbau entsteht nicht durch acht isolierte Tutorials, sondern durch einen kleinen Datensatz, der von Etappe zu Etappe verbessert wird. Jede Etappe endet mit einem sichtbaren Ergebnis.

Fünf Personen, zwei Organisationen und drei Rollen genügen. Der Datensatz enthält absichtlich eine doppelte Person und eine fehlende Quellenangabe, damit Qualität nicht nur theoretisch bleibt.

Acht Etappen

Planen Sie pro Etappe eine Frage, eine Datei und einen Test. Wechseln Sie das Werkzeug erst, wenn Sie erklären können, was die aktuelle Darstellung leistet.

• Graphbegriffe an einem Diagramm erklären.
• Stabile IRIs für alle Ressourcen vergeben.
• Turtle fehlerfrei serialisieren.
• Drei SPARQL-SELECT-Abfragen mit Sollresultat schreiben.
• Ein kleines Vokabular dokumentieren.
• Eine SHACL-Regel mit positivem und negativem Fall ausführen.
• Provenienz für einen Import ergänzen.
• Export, Wiederimport und Ergebnisvergleich durchführen.

Fortschritt messen

Zählen Sie nicht konsumierte Videos, sondern reproduzierbare Handlungen. Eine Etappe ist abgeschlossen, wenn eine zweite Person Datensatz und README ohne mündliche Hilfe ausführen kann.

Nach dem Grundlagenpfad folgt je nach Ziel eine Vertiefung in Ontologien, Graphdatenbanken oder Retrieval. Nicht jede Person braucht alle drei Wege.

README als Lernvertrag

Diese minimale Dateistruktur hält Daten, Abfragen, Shapes und erwartete Ergebnisse zusammen.

graph-labor/
├── README.md
├── data/personen.ttl
├── queries/01-alle-personen.rq
├── queries/01-erwartet.csv
├── shapes/person-shape.ttl
└── provenance/import-notiz.md

# Definition of Done
# Eine zweite Person reproduziert alle Sollresultate.

Eigenständiges Redaktionsbeispiel mit reservierten example.org-Adressen oder ausdrücklich als Pseudocode gekennzeichneter Notation. Kein Produktbenchmark.

Im Grundlagenpfad weiterlesen

• Knowledge Graph einfach erklärt
• Graph und Hypergraph: der praktische Unterschied
• Wissensgraph oder klassische Datenbank?
• Alle Grundlagen