＜このコースの内容＞
GakuNin RDM解析機能利用支援コース：ユーザー編へようこそ！
本コースは、GakuNin RDMデータ解析機能を利用して、研究データの分析を実施したい大学の学部生・大学院生・研究者向けの教材です。
学習目標：
GakuNin RDMデータ解析機能（NII Jupyter/外部Jupyter）を利用して、データの読み込み、分析、解析結果をGakuNin RDMに保存できる。
学習の進め方：
本コースは、NIIが提供する解析環境を利用する場合と、各機関・研究室で構築した解析環境を利用する場合の2パターンを想定して、構成されています。
Ａ．標準搭載の解析環境 NII Jupyter の使い方
Ｂ．外部サーバーの解析環境 JupyterHub の使い方
各項目には、動画とクイズが用意されています。動画を見て学習し、学習後にクイズに解答してください。
クイズの正解率80%以上で「合格」となり、項目別のデジタルバッジが付与されます。
すべての項目の動画をご視聴いただき、かつ、すべての項目のクイズに「合格」された方には、コース完了を証明するデジタルバッジが付与されます。
ぜひ、すべてのバッジを獲得してください。
学習内容詳細：
本コースは、以下のように構成されています。
Ａ．標準搭載の解析環境 NII Jupyter の使い方
1. 本教材における学習の流れ
2. GakuNin RDMと解析環境の関係とは？
3. GakuNin RDMの画面操作について
4. アドオンの有効化
5. 解析環境の基本設定
6. ストレージについて
7. データの取り込み
8. ローカルファイルのアップロード
9. ストレージプロバイダについて
10. オープンデータについて
11. 解析の実行について
12. 解析データの共有について
13. 環境定義について
14. コンポーネントについて
15. データ構造に関するまとめ
16. 利用上の諸注意
17. エラーについて
Ｂ．外部サーバーの解析環境 JupyterHub の使い方
1. 外部サーバーでデータ解析機能を使う場合
2. TLJHとは
3. サーバー情報の登録について
4. 解析環境の準備
5. 解析環境の基本設定
6.TLJHで解析環境を立ち上げるには
7. NII JupyterとTLJHの違い ①ストレージの制約について
8. NII JupyterとTLJHの違い ②環境の削除について
9. NII JupyterとTLJHの違い ③ユーザー間のデータ・作業共有
10. NII JupyterとTLJHの違い ④リソースの共有の仕組み
11. エラーについて
※クイズや動画コンテンツはすべて日本語です。
※学習内容は2026年3月時点のGakuNin RDM操作方法を参考に作成されています。
＜Content of this course＞
Welcome to the GakuNin RDM Analysis Function Usage Support Course: for Users!
This course is for university undergraduates, graduate students, and researchers who want to use the GakuNin RDM data analysis function to perform research data analysis.
Course objectives:
Learn to use the GakuNin RDM data analysis function (NII Jupyter / external Jupyter) to load and analyze data and then save the analysis results to GakuNin RDM.
Course structure:
This course assumes and is structured according to two patterns: using the analysis environment provided by NII or using the analysis environment built by each institution and laboratory.
A. How to use a standard NII Jupyter analysis environment
B. How to use an external server JupyterHub analysis environment
Each item includes a video and a quiz. Please watch each video to learn from it, and then take the corresponding quiz.
If at least 80% of your answers for each quiz are correct, you will pass and receive a digital badge for the corresponding item.
If you watch all the videos and pass all the quizzes for every item, you will receive a digital badge certifying that you have completed the course.
We encourage you to earn all the badges.
Detailed course content:
This course consists of the content below.
A. How to use a standard NII Jupyter analysis environment
1. Flow of this course
2. What is the relationship between GakuNin RDM and the analysis environment?
3. GakuNin RDM user interface
4. Enabling add-ons
5. Basic analysis environment settings
6. Storage
7. Importing data
8. Uploading local files
9. Storage providers
10. Open data
11. Performing an analysis
12. Sharing analysis data
13. Environment definitions
14. Components
15. Data structure summary
16. Usage precautions
17. Errors
B. How to use an external server JupyterHub analysis environment
1. Using the data analysis function with an external server
2. What is TLJH?
3. Registering server information
4. Preparing the analysis environment
5. Basic analysis environment settings
6. Launching the analysis environment with TLJH
7. Differences between NII Jupyter and TLJH (1) Storage limitations
8. Differences between NII Jupyter and TLJH (2) Deleting environments
9. Differences between NII Jupyter and TLJH (3) Sharing data and work between users
10. Differences between NII Jupyter and TLJH (4) Resource sharing system
11. Errors
* All the quizzes and videos are in Japanese.
* Note that the course content was created based on GakuNin RDM operating methods that were current as of March of 2026.
