Ce dépôt de notebooks Jupyter illustre les fonctionnalités avancées de PyMoDAQ, une bibliothèque dédiée à l'acquisition et à l'analyse de données expérimentales. Il propose des exemples concrets pour visualiser, analyser et optimiser des données scientifiques, notamment à travers des méthodes comme l'analyse bayésienne et les processus gaussiens. Ces notebooks servent de support pédagogique pour exploiter au mieux les outils de PyMoDAQ.