Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python, JavaScript verbindet Führungskompetenz in agilen Umgebungen mit praxisnahen Programmierfertigkeiten; in Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), KI in Action Python & JavaScript steht die Stärkung selbstverwalteter Teams und die Anwendung von Python und JavaScript mit KI-Unterstützung im Mittelpunkt. Ziel ist die Entwicklung verantwortlicher Teams und technischer Handlungskompetenz.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verknüpft Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python, JavaScript mit realen Arbeitskontexten: Teamlead, Product Owner, Scrum Master, Developer und Junior-Developer profitieren gleichermaßen. Einsetzbar in Produktentwicklung, IT-Teams, Agenturen und Data-Workflows; vermittelt werden Techniken zur Backlog-Pflege, Flusssteuerung, Vorhersagebildung und KI-gestütztem Entwickeln. Die Kombination öffnet Wege zu Rollen wie Frontend-Developer, Python-Developer oder Agile Coach.

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership fokussiert das Scrum Team als geschlossene Einheit und die Bedingungen, die echte Selbstverwaltung erlauben. Teilnehmende erlernen, wie klare Ziele, sichtbare Informationen und Entscheidungsräume geschaffen werden, wie Führung Kontext gestaltet und Hindernisse beseitigt werden, ohne Autonomie zu ersticken. Es werden organisatorische Schnittstellen, Verantwortungszuschläge und Entscheidungswege analysiert und konkrete Interventionen entwickelt, um Verantwortung, Qualität und Tempo auszubalancieren.

  • Zusammenspiel von Product Owner, Developer und Scrum Master
  • Rahmenbedingungen für Selbstverwaltung und Entscheidungsrechte
  • Führung als Kontextgestaltung und Erwartungen klären
  • Identifikation organisatorischer Bremsen und Schnittstellen
  • Konsequenzen für Wert, Risiko und Tempo sichtbar machen

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban zeigt, wie Flussprinzipien Vorhersagbarkeit und Verlässlichkeit steigern und gleichzeitig das Product Backlog wertorientiert ordnen. Teilnehmende lernen, wie Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten gemessen werden, wie Losgrößen eingestellt und Engpässe beseitigt werden; Prognosen entstehen als Bandbreiten, basierend auf historischen Daten, und werden regelmäßig abgeglichen. Teams entscheiden über Zuschnitte, parallele Arbeit und halten Absprachen sichtbar ein, um Vorhersagen und Releases verantwortbar zu machen.

  • Arbeit sichtbar machen, Regeln für Start/Ende integrieren
  • Messgrößen: Durchsatz, Lead Time, Wartezeiten
  • Product Backlog als geordnete Darstellung nächster wertvoller Schritte
  • Prognosen als Bandbreiten, datenbasierte Release-Planung
  • Begrenzung paralleler Arbeit und Reduktion von Übergaben

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Der Python-Kurs vermittelt grundlegende Programmierfertigkeiten und den produktiven Einsatz von KI-Tools zur Codequalität und Automatisierung. Teilnehmende planen, schreiben und modularisieren Programme, nutzen Variablen, Listen, Dictionaries, Bedingungen, Schleifen sowie Bibliotheken und Fehlerbehandlung; Debugging und saubere Struktur stehen im Fokus. Prompt Engineering und KI-Unterstützung werden genutzt, um Entwicklung, Test und Refaktorierung effizienter zu machen.

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen
  • Funktionen, Module, Listen, Dictionaries
  • Bibliotheken: math, datetime, json, re; try/except
  • Debugging, saubere Programmstruktur, kleine Projekte
  • KI-Tools und Prompt Engineering beim Coden

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

Der JavaScript-Kurs verbindet Frontend-Grundlagen mit KI-gestützten Entwicklungsprozessen; Teilnehmende lernen DOM-Interaktion, Arrays und Objekte, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie Projektstrukturierung in VS Code. Fokus liegt auf interaktiven Webanwendungen, Debugging und dem Einsatz intelligenter Werkzeuge zur Optimierung von Codequalität; best practices und Entwicklungsprozesse werden praxisnah vermittelt, um dynamische, wartbare Lösungen zu entwickeln.

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Iterationen
  • Arrays, Objekte, Funktionen und Modularisierung
  • DOM-Grundlagen und Browser-Interaktion
  • Debugging, Projektstruktur, VS Code-Workflows
  • KI-gestützte Tools, Prompt Engineering für Tests und Optimierung

Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python, JavaScript stärkt Fachkompetenz in Teamverantwortung, Flussoptimierung, Product Backlog Management sowie in Python- und JavaScript-Entwicklung mit KI-Unterstützung und befähigt zur Anwendung in realen IT- und Produktkontexten, um verlässliche Lieferfähigkeit und lernende Teams zu erreichen (kontinuerlich verbessert).

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