Scrum Kanban & Python & KI verbindet agile Arbeitsgestaltung, Programmierung und Künstliche Intelligenz; in Scrum with Kanban (PSK 1), Python trifft KI, KI Grundlagen steht die verlässliche Lieferung von Wert ebenso im Fokus wie praktische KIAnwendung und PythonProgrammierung für den Berufsalltag. Ziel ist, Selbststeuerung, Vorhersagbarkeit und technische Umsetzung zu vernetzen.
Praxisbezug und berufliche PerspektivenDie Maßnahme verknüpft Scrum mit Kanban, KIGrundlagen und Python so, dass Teilnehmende Arbeitsfluss messen, KITools einsetzen und Code schreiben können. Anwenderszenarien reichen von ReleasePlanung und BacklogManagement bis zu Automatisierung, Textgenerierung und Datenauswertung.
Relevante Einsatzgebiete sind Produktentwicklung, Digitalisierung, Datenanalyse, Marketing und Support; Rollen wie Product Owner, Data Analyst, Python Developer oder KIAnwenderin profitieren direkt von dieser Kombination.
Scrum mit Kanban zeigt, wie ein Scrum Team Flussregeln, klare Start/EndeKriterien und Verantwortung für Durchsatz und Wartezeiten etabliert. Prognosen werden als Bandbreiten formuliert, basierend auf historischen Daten und regelmäßigen Abgleichen mit der Realität. Das Product Backlog wird als priorisierte Darstellung wirkungsvoller Schritte gepflegt; Einträge beschreiben erwarteten Nutzen und sind klein genug, um in absehbarer Zeit abgeschlossen zu werden.
Lerninhalte:
- Sichtbarmachung von Arbeit und Begrenzung paralleler Aufgaben
- Flusskennzahlen: Durchsatz, Durchlaufzeit, Wartezeiten
- Prognosen, ReleasePlanung und Anpassungsmechanismen
- BacklogOrdnung nach Nutzen, Risiken und Abhängigkeiten
- Maßnahmen zur Engpassbeseitigung und Losgrößensteuerung
KI Grundlagen und praktische Anwendungen
KI Grundlagen vermittelt Definition, Geschichte, Anwendungsfelder sowie Machine Learning und Deep Learning verständlich. Teilnehmende üben mit Chatbots, Sprach und BildKI, lernen Prompt Engineering und den ethischen Umgang mit Datenschutz und Bias. Ziel ist, KITools zur Automatisierung und Entscheidungsunterstützung sicher anzuwenden und Ergebnisse kritisch zu interpretieren.
Lerninhalte:
- Grundprinzipien von Künstlicher Intelligenz und ML/DL
- Einsatzszenarien: Textgenerierung, Datenauswertung, Automatisierung
- Prompt Engineering und praktische ToolNutzung
- Datenschutz, Bias, ethische Reflexion
- Interaktive Tests mit Chatbots und BildKI (analayse Übungen)
KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python
Der Kurs verbindet PythonGrundlagen mit KIgestützten Entwicklungspraktiken. Teilnehmende erlernen Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen sowie Listen und Dictionaries. Sie planen und bauen kleine Programme, nutzen Bibliotheken (math, datetime, json, re) und setzen DebuggingStrategien ein. KITools unterstützen beim Schreiben, Testen und Refaktorieren von Code; Prompts werden produktiv genutzt.
Lerninhalte:
- PythonSyntax, Kontrollstrukturen, Funktionen und Module
- Datenstrukturen, Datei und JSONVerarbeitung
- Fehlerbehandlung mit try/except und DebuggingMethoden
- Bibliotheken für Berechnung und Datenauswertung
- Praxisprojekte: Quiz, MiniRechner, Datenauswertung; KIgestützte Codehilfe
Fachliche Umsetzungskompetenz
Nach Abschluss setzen Teilnehmende Arbeitssysteme auf, in denen Arbeitsschritte sichtbar sind, Fluss statt Auslastung priorisiert wird und Prognosen mit nachvollziehbaren Annahmen formuliert werden. Sie integrieren KIWerkzeuge verantwortungsvoll, verstehen Datenschutz und Bias und schreiben wartbaren PythonCode.
Ergebnis: erhöhte Vorhersagbarkeit, verbesserte Lieferfähigkeit, praktische Fähigkeiten in Python, KIAnwendung und in der Steuerung selbstverwaltender Teams mit Scrum mit Kanban sowie in der Nutzung von KIgestützten Automatisierungen.
Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.