Seminar Graphwise GraphDB

Das Seminarprogramm bündelt praxisorientierte Schulungen rund um Graphwise GraphDB. Behandelt werden der Einstieg in RDF und SPARQL, semantische Modellierung, Datenintegration, Administration, Datenqualität, Performance, Suche und GraphRAG-orientierte Architekturen.

Seminarportfolio

Die Seminare sind so aufgebaut, dass einzelne Rollen gezielt geschult werden können. Grundlagenformate richten sich an Einsteiger und gemischte Projektteams. Aufbauformate vertiefen Administration, Entwicklung, Modellierung, Datenqualität, Performance und KI-nahe Suchszenarien.

Empfohlene Reihenfolge

• Architekturüberblick für Entscheider und Projektleitung als kompakte Orientierung vor Projektstart
• Grundlagen mit RDF, Workbench und SPARQL als fachliche und technische Basis
• SPARQL für Analyse und Abfrageoptimierung vor anspruchsvollen Reporting- oder Anwendungsszenarien
• Datenintegration, Import und Automatisierung vor dem Aufbau wiederholbarer Datenflüsse
• Reasoning, Ontologien und semantische Modellierung vor dem Einsatz komplexer Ableitungen
• SHACL-Datenqualität und Governance vor produktiven Datenlieferungen mit Qualitätsanforderungen
• Administration, Betrieb und Sicherheit vor produktivem Plattformbetrieb
• Performance, Skalierung und Enterprise-Betrieb bei wachsenden Datenmengen oder Lastanforderungen
• Entwicklerworkshop für REST API und Anwendungen bei konkreter Softwareintegration
• Suche, Connectoren und GraphRAG-Anbindung für Such-, Empfehlungs- und KI-orientierte Anwendungen
• Kompaktseminar als schneller Einstieg, wenn nur drei Tage verfügbar sind
• Intensivseminar als zusammenfassendes Gesamtformat für Projektteams mit maximal fünf Tagen

Auswahl nach Rolle

Für Projektleitungen und Architekturrollen eignet sich zunächst der Überblick. Für Entwickler und Data Engineers sind Grundlagen, SPARQL, Datenintegration und der Entwicklerworkshop zentral. Für Administratoren stehen Administration sowie Performance und Skalierung im Vordergrund. Für Data Stewards und Knowledge Engineers sind Reasoning und SHACL besonders relevant.