Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI verknüpft Führungskompetenz in agilen Teams mit praktischen Programmier- und KI-Fähigkeiten; Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen zielt darauf ab, Wertschöpfung im Team zu sichern und technische Umsetzung mit KI-gestützten Werkzeugen zu verbinden.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verbindet Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1) mit praxisnaher KI- und Programmierausbildung. Teilnehmende übertragen Konzepte zu Selbstverwaltung, Fluss und Vorhersage direkt in Release-Planung, Backlog-Pflege und Team-Coaching. Berufliche Einsatzgebiete reichen von Product Owner und Agile Coach über Frontend- und Python-Developer bis zu Data-Analyst und Digitalisierungsberater. Die Kombination stärkt Entscheidungsfähigkeit, Coding-Kompetenz und verantwortetes KI-Handeln.

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership vertieft, wie das Scrum Team als geschlossene Einheit Verantwortung trägt und Entscheidungen trifft. Scrum Agile Leadership erklärt das Zusammenspiel von Product Owner, Developer und Scrum Master, wie Ziele klar werden und Führung Kontext gestaltet statt zu steuern. Es zeigt, welche Rahmenbedingungen Selbstverwaltung braucht, von sichtbaren Informationen bis zu verlässlichen Entscheidungsrechten.

  • Klärung von Entscheidungsräumen, Rollen und Verantwortung
  • Förderung transparenter Informationsflüsse und Vereinbarungen
  • Hindernisse erkennen und organisatorische Bremsen adressieren
  • Situative Führung: Orientierung geben, Kompetenzen entwickeln
  • Reflexion von Erwartungen, Risiko und Tempo

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Scrum-Prinzipien mit Kanban-Methoden, damit Arbeit verlässlicher fließt und Ergebnisse berechenbarer werden. Scrum mit Kanban zeigt, wie Teams ihren Fluss sichtbar machen, Regeln für Beginn, Fortschritt und Abschluss definieren und Prognosen als Bandbreiten aus historischen Daten nutzen. Product Backlog wird als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte verstanden.

  • Flow-Messgrößen: Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten
  • Backlog-Ordnung nach Nutzen, Risiko und Abhängigkeiten
  • Limitierung paralleler Arbeit und Losgrößenoptimierung
  • Ableitung von Maßnahmen bei Engpässen und Warteschlangen
  • Transparente Release-Kommunikation mit nachvollziehbaren Annahmen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Kernwissen zu Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning sowie den Unterschieden zwischen schwacher und starker KI. Teilnehmende üben den Einsatz von KI-Tools zur Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung und lernen Prompt Engineering für effektive Anfragen.

  • Definitionen, Geschichte und Anwendungsfelder von KI
  • Maschinelles Lernen, Deep Learning und Bias erkennen
  • Einsatz von Chatbots, Sprach- und Bild-KI in Übungen
  • Prompt Engineering und Ergebnisinterpretation
  • Datenschutz, Ethik und Integration in Arbeitsprozesse

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python führt in Python ein und verknüpft Programmiergrundlagen mit KI-gestützten Arbeitsmethoden. Der Kurs zeigt, wie Programme strukturiert, Daten verarbeitet und Funktionen modular genutzt werden; KI-Tools unterstützen Schreiben, Testen und Refaktorieren.

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen und Schleifen
  • Funktionen, Module und saubere Programmstruktur
  • Listen, Dictionaries und Datenverarbeitung
  • Fehlerbehandlung, Debugging und Bibliotheksnutzung
  • Praxisprojekte und KI-unterstützte Codeentwicklung

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI behandelt JavaScript als zentrale Sprache für interaktive Webanwendungen und verknüpft Frontend-Entwicklung mit KI-Einsatz. Teilnehmende lernen DOM-Interaktion, Datenmodellierung und wie KI-Tools beim Schreiben sowie Testen von Code unterstützen.

  • Variablen, Arrays, Objekte und Kontrollstrukturen
  • Funktionen, Modularität und Wiederverwendbarkeit
  • DOM-Grundlagen, Browser-Interaktion und Debugging
  • Projektstrukturierung in Visual Studio Code und Best Practices
  • Einsatz von KI-Werkzeugen zur Optimierung von Code und Tests

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Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.