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Focusing on experimental data analysis in the natural sciences, this guide emphasizes sustainable processing routines through a programmer's lens. It adopts a clear problem-solution-discussion format, making it accessible for practitioners. The inclusion of Python code snippets enhances the practical application of concepts, providing readers with valuable tools for effective data analysis.
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Scientific Data: A 50 Steps Guide using Python, Matthias Hofmann
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