diff --git a/programmieraufgabe_1.md b/programmieraufgabe.md
similarity index 95%
rename from programmieraufgabe_1.md
rename to programmieraufgabe.md
index 7edfd25d62ba175d1ccd71cd66f4f2d774522e26..b2ea4f7c34ab2d96ca9aee7d88b71fc0c5aab226 100644
--- a/programmieraufgabe_1.md
+++ b/programmieraufgabe.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 Die Datei housing_prices.csv enthält Informationen über Immobilienpreise. Visualisieren Sie die Daten, indem Sie wie folgt vorgehen:
 
-1. Öffnen Sie code.min.uni-hamburg.de mit diesen Zugangsdaten: Nutzer "", Passwort ""
+1. Öffnen Sie code.min.uni-hamburg.de mit diesen Zugangsdaten: Nutzer "saa8299", Passwort "MS5ioxsp"
 1. Laden Sie die csv-Datei mithilfe einer geeigneten Funktion (z.B. pandas).
 1. Betrachten Sie die ersten paar Zeilen des Datensatzes, um einen Überblick über die enthaltenen Daten zu erhalten.
 1. Überprüfen Sie, ob im Datensatz fehlende Werte sind und behandeln Sie diese entsprechend.
diff --git a/programmieraufgabe_2.md b/programmieraufgabe_2.md
deleted file mode 100644
index 7edfd25d62ba175d1ccd71cd66f4f2d774522e26..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/programmieraufgabe_2.md
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-Die Datei housing_prices.csv enthält Informationen über Immobilienpreise. Visualisieren Sie die Daten, indem Sie wie folgt vorgehen:
-
-1. Öffnen Sie code.min.uni-hamburg.de mit diesen Zugangsdaten: Nutzer "", Passwort ""
-1. Laden Sie die csv-Datei mithilfe einer geeigneten Funktion (z.B. pandas).
-1. Betrachten Sie die ersten paar Zeilen des Datensatzes, um einen Überblick über die enthaltenen Daten zu erhalten.
-1. Überprüfen Sie, ob im Datensatz fehlende Werte sind und behandeln Sie diese entsprechend.
-1. Plotten Sie ein Histogramm (z.B. matplotlib) mit x = Preis und y = Anzahl der Immobilien. 
-1. Erstellen Sie ein Streudiagramm mit x = Fläche und y = Preis.
-1. Erstellen Sie eine Korrelationsmatrix mit den Werten für Preis, Fläche, Räume (bedrooms).
\ No newline at end of file
diff --git a/programmieraufgabe_3.md b/programmieraufgabe_3.md
deleted file mode 100644
index 7edfd25d62ba175d1ccd71cd66f4f2d774522e26..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/programmieraufgabe_3.md
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-Die Datei housing_prices.csv enthält Informationen über Immobilienpreise. Visualisieren Sie die Daten, indem Sie wie folgt vorgehen:
-
-1. Öffnen Sie code.min.uni-hamburg.de mit diesen Zugangsdaten: Nutzer "", Passwort ""
-1. Laden Sie die csv-Datei mithilfe einer geeigneten Funktion (z.B. pandas).
-1. Betrachten Sie die ersten paar Zeilen des Datensatzes, um einen Überblick über die enthaltenen Daten zu erhalten.
-1. Überprüfen Sie, ob im Datensatz fehlende Werte sind und behandeln Sie diese entsprechend.
-1. Plotten Sie ein Histogramm (z.B. matplotlib) mit x = Preis und y = Anzahl der Immobilien. 
-1. Erstellen Sie ein Streudiagramm mit x = Fläche und y = Preis.
-1. Erstellen Sie eine Korrelationsmatrix mit den Werten für Preis, Fläche, Räume (bedrooms).
\ No newline at end of file