====== LU03.A02 - Kaggle-Kurs: Pandas-Challenge ======

===== Rahmenbedingungen =====
  * Sozialform: individual
  * Hilfsmittel: 
    * OpenBooks
    * [[https://www.kaggle.com/learn/pandas | Kaggle.com | Pandas ]]
  * Zeit: 4 Lektionen Stunden (Mittelwert, basierend Selbstkompetenz)
  * Erwartetes Resultat: 
    * Das Pandas-Challenge wurde sorgfältig und vollständig bearbeitet.
    * Die Bearbeigung des Python-Kurses ist im Kaggle-Python-Notebook nachweisbar.

===== Ausgangslage ===== 
Python ist bekanntlich die beliebteste Programmiersprache im Bereich Machine Learning. Ein wichtiger Grund ist, dass es eine Reihe von sehr wichtigen Bibliotheken anbietet, darunter auch die PANDAS-Bibliothek.

**Facts:** 
  * PANDAS ist eine Python-Bibliothek zur Datenverarbeitung.
  * Im Machine Learning ist sie nicht optional, sondern die Phase vor dem eigentlichen „KI-Teil“. 
  * Kurzs: Ohne pandas - viel Hoffnung, wenig Ergebnisse
  * Ein Werkzeug zum Einlesen, Verstehen, Bereinigen und Vorbereiten von Daten
  * Arbeitet mit tabellarischen Daten (aehnlich Excel, nur reproduzierbar und ohne Maus)
  * Zentrale Datenstruktur: DataFrame
    * Tabelle mit Zeilen, 
    * Spalten, 
    * Spaltennamen und Datentypen

===== Auftrag  =====
Bearbeiten Sie die Pandas-Challenge, um die Grundlagen bezüglich Machine Learning aufzubauen. 

**Hinweis:** 
  * Das zur Verfügung stehende Zeitbudget ist ein Mittelwert. Wer konzentrierter arbeitet ist schneller, und vice versa.
  * Das Ergebnis dieser Aufgabe ist Teil der LB1. 


[[https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/|{{https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png}}]] Volkan Demir