Product Owner 1 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI verbindet Product Ownership, Agile Leadership, Kanban-Prinzipien und praxisnahe Programmierkenntnisse. In Product Owner 1 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI (auch Scrum Product Owner (PSPO 1), Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen) lernen Teilnehmende, wie Produktvision, Backlogpflege und KI-gestützte Entwicklung zusammenwirken, um Wert messbar zu steigern.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme adressiert reale Arbeitssituationen: Priorisierung nach Wert, Release-Planung mit Bandbreiten, Flussoptimierung und Einsatz von KI-Tools für Automatisierung und Code-Qualität.
Mögliche Rollen sind Product Owner, Agile Lead, Scrum Master, Data- oder Python-Developer sowie Frontend-Entwickler; die Inhalte sind direkt anwendbar in Produktentwicklung, IT-Projekten und Innovationsprozessen.

Scrum Product Owner 1

Dieser Kurs zeigt, wie eine Produktvision entsteht und in überprüfbare Ziele übersetzt wird. Teilnehmende erlernen, wie das Product Backlog als einzige, transparente Quelle Priorität, Nutzen und Abhängigkeiten sichtbar macht; Backlog-Einträge so formuliert werden, dass Zerlegung und verlässliche Zusammenarbeit möglich sind.
Prognosen und Release-Planung werden als wahrscheinlichkeitsbasierte Bandbreiten behandelt; Evidence Based Management verbindet Kennzahlen mit Entscheidungen. Lerninhalte:

  • Formulierung von Produktvision und messbaren Zielen
  • Backlog-Pflege, Nutzenorientierung und Zerlegung
  • Vorhersagen mit Annahmen und Bandbreiten
  • Evidence Based Management und Kennzahlen
  • Bewertung von Wirkung statt bloßer Auslieferung

Scrum Agile Leadership

Der Kurs vertieft, wie Führung Kontext gestaltet statt Anweisungen zu geben. Teilnehmende entwickeln Fähigkeiten, Selbstverwaltung zu ermöglichen, Erwartungen zu klären und Hindernisse systematisch zu entfernen, damit das Scrum Team Verantwortung trägt und Entscheidungen trifft.
Organisationsstrukturen, Entscheidungsrechte und Schnittstellen werden betrachtet, ebenso situative Führungsinterventionen. Inhalte:

  • Rollenverständnis: Product Owner, Developer, Scrum Master
  • Rahmenbedingungen für Selbstverwaltung schaffen
  • Führung als Kontextgestaltung und Coaching
  • Identifikation struktureller Bremsen und Verbesserungsvorschläge
  • Kommunikation von Annahmen und überprüfbaren Entscheidungen

Scrum mit Kanban

In Scrum mit Kanban lernen Teilnehmende, wie Flusssteuerung und Work-in-Progress-Grenzen Vorhersagbarkeit und Durchsatz erhöhen. Das Product Backlog wird so geführt, dass Reihenfolge Nutzen, Risiken und Abhängigkeiten reflektiert; Prognosen basieren auf historischen Daten und Bandbreiten.
Der Fokus liegt auf Flussmessungen, Losgrößen und dem Erkennen von Engpässen sowie auf Vereinbarungen zur täglichen Steuerung. Inhalte:

  • Visualisierung von Arbeitsschritten und Grenzen für parallele Arbeit
  • Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten messen
  • Backlog als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte
  • Ableiten von Maßnahmen bei Engpässen
  • Anpassung von Veröffentlichungsplänen an beobachtete Ergebnisse

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs vermittelt Grundkonzepte der Künstlichen Intelligenz, Einsatzfelder und ethische Aspekte; Teilnehmende probieren Chatbots, Sprach- und Bild-KI und lernen Prompt Engineering zur gezielten Nutzung von KI-Tools.
Schwerpunkt ist der sichere und effiziente Einsatz von KI in Arbeitsprozessen, Automatisierung und Entscheidungsunterstützung. Lerninhalte:

  • Definition, Geschichte und Anwendungsfelder von KI
  • Maschinelles Lernen, Deep Learning und Unterschiede schwache/starke KI
  • Prompt Engineering und Text-/Bildgenerierung
  • Datenschutz, Bias und ethische Reflexion
  • Integration von KI in berufliche Abläufe

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Der Python-Kurs verbindet Programmiergrundlagen mit KI-gestützter Entwicklung. Teilnehmende lernen Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen und Datenstrukturen sowie den Einsatz von Bibliotheken und Fehlerbehandlung.
Praxisprojekte zeigen, wie Python für Automatisierung, Datenanalyse und kleine Anwendungen genutzt wird; KI-Tools unterstützen beim Schreiben, Testen und Refaktorieren von Code. Lerninhalte:

  • Syntax, Datentypen und Kontrollstrukturen (if, for, while)
  • Funktionen, Module und saubere Programmstruktur
  • Listen, Dictionaries und Dateiformate (json)
  • Nutzung von math, datetime, statistics und RegEx
  • Debugging, try/except und KI-gestützte Entwicklungsunterstützung

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

Dieser Kurs vermittelt JavaScript für interaktive Webanwendungen und zeigt den produktiven Einsatz von KI beim Entwickeln und Testen. Teilnehmende üben DOM-Interaktion, Arrays, Objekte, Funktionen und Debugging sowie Projektstrukturierung in VS Code.
Fokus liegt auf dynamischen Benutzeroberflächen, Datenmanipulation und Best Practices; KI-Tools werden zur Verbesserung der Codequalität und zur Automatisierung von Tests eingesetzt. Lerninhalte:

  • Variablen, Datentypen und Kontrollstrukturen (if, switch)
  • Funktionen, Arrays, Objekte und Datenmodellierung
  • DOM-Grundlagen und Browser-Interaktion
  • Debugging-Methoden und Projektstrukturierung in VS Code
  • Einsatz von KI zur Code-Optimierung und Testautomatisierung

Abschluss und Kompetenztransfer
Nach Abschluss kombinieren Teilnehmende Produktvision, Backlog-Pflege, Flussmanagement, Evidence Based Management und KI-gestützte Programmierpraxis. Sie sind in der Lage, realistische Vorhersagen zu kommunizieren, Selbstverwaltung zu fördern und KI verantwortungsvoll in Arbeitsprozesse zu integrieren.
Die Maßnahme stärkt die Fähigkeit, Wirkung statt Umfang zu priorisieren, und bereitet auf agile Produkt- und Entwicklungsrollen vor.

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