Workshop @ DaSE

Workshop @ DaSE 是模仿 MIT The Missing Semester of Your CS Education 开设的一组短课程，用来训练数据专业学生的基本工程能力：shell 与命令行、Git 版本管理、调试与性能分析工具等，并提供一个在线 Terminal，让学生不装环境也能直接跟着练。

为什么做这个

数据科学的课程把学时给了算法、数据库与系统原理，却默认“会用电脑”是天赋。真实的工程日常——在 shell 里把几件小事串起来、用 Git 把改动管清楚、出问题时知道怎么调——通常是学生之间口耳相传，传歪了也没人纠正。

MIT 的 Missing Semester 证明了一件被忽略的事：这些内容可以在几周里成体系地教，而且教完立刻见效。但原课是英文讲义，练习也要求学生自己配好本地环境——而“环境配不上”恰好是我们最想避免的第一道门槛。Workshop 因此做了两件事：把课程内容落到中文短课上，把练习环境搬进浏览器。

核心能力

课程

按主题切分的小课时，每课一次讲授加一组练习，一学期内可以走完全部主题：

• shell 与命令行：路径、管道与重定向、进程与任务、环境变量，以及 grep / sed / awk / find / xargs 的组合使用
• 脚本与自动化：Bash 脚本、定时任务、把重复的手工操作写成可复用的流水线
• Git 与协作：工作区与暂存区、分支与合并、冲突处理、rebase、bisect，以及多人协作的基本礼仪
• 调试与剖析：断点调试与打印调试的取舍、strace 类系统调用观察、性能剖析定位热点
• 数据与工具链：结构化数据在命令行里的清洗与转换、备份策略、抓取与整理网页数据

讲义参照 MIT 公开课程组织并本地化重写，示例与练习数据均取自学院课程中真实遇到过的场景。

在线 Terminal

每课练习都在浏览器内的 Linux 终端中完成，无需本地安装任何工具：

• 打开即用：统一身份登录后直接进入本次课程的实验环境，几秒内可用
• 任务自动校验：每道练习配套检查脚本，提交后立即得到通过 / 未通过的具体原因，而不是“等助教回复”
• 隔离与限额：会话运行在受限容器内，隔离文件系统与网络，CPU / 内存 / 会话时长有上限，防止误操作与资源滥用
• 可回溯：命令历史与检查日志留存，用于自查，也用于教师了解班级整体卡在哪一步
• 环境可复现：每个课程版本固定镜像，同一次练习在任何学生手里得到相同结果

技术形态

前端以 xterm.js 呈现终端，通过 WebSocket 连接到服务端为每个学生拉起的容器内 PTY；课程与讲义以 Markdown 存放在仓库中，随版本发布同步到平台。练习校验由独立的 runner 执行，避免用户代码与判题逻辑共享权限。会话按空闲时长回收，结果与命令历史落库。

与水杉系列的关系

Workshop 补的是水杉在线“学、练、测、创”中练的工程基本功部分，与JupyterHub @ DaSE形成互补：命令行与版本管理能力在 Workshop 里练成，数据处理与模型实验在 JupyterHub 里进行。它同时依赖OnlineJudge @ DaSE的沙箱执行与判题机制，两者共享同一套隔离运行方案。

作为试验品，验证重点是：学生是否真的完成了练习，以及这些能力是否体现在后续课程的作业质量上。若结论为正，在线 Terminal 与课程框架会作为水杉在线的实验场景继续投入；若使用率低，则只保留讲义，运行环境合并进现有平台。

使用范围

• 面向数据专业学生，作为课程配套训练或独立选修使用；也可供任课教师嵌入自己的课程。
• 开课需提供课程主题范围、班级规模与练习形式，由部门配置镜像与容量后交付。
• 在线 Terminal 为课程专用环境，不适合长期驻留任务或个人数据存储。