Zajęcia poświęcone są praktycznym metodom przygotowania, analizy, wizualizacji i interpretacji danych eksperymentalnych z użyciem języka Python oraz notatników Jupyter. Uczestnicy poznają dobre praktyki związane z pracą na danych pomiarowych, oceną jakości danych, bazową analizą statystyczną, tworzeniem wykresów naukowych oraz budowaniem powtarzalnych analiz w formie raportów obliczeniowych.