Product Owner 1 & Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI verbindet Produktmanagement, agile Steuerung und Programmierpraxis. In Product Owner 1 & Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI (auch bekannt als Scrum Product Owner (PSPO 1), Scrum with Kanban (PSK 1), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen) lernen Teilnehmende, wie Vision, Backlog und KI-gestützte Entwicklung Wert stufen- und zielgerichtet voranbringen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Konkrete Anwendungsszenarien
Die Maßnahme verknüpft Product Backlog-Pflege, Vorhersagen mit Bandbreiten und Flow-Messungen (Durchsatz, Wartezeiten) mit praktischen Programmierkenntnissen in Python und JavaScript sowie KI-Anwendungen. Teams wenden Evidence Based Management an, nutzen KI-Tools zur Automatisierung und planen Releases auf datenbasierten Signalen.
Berufliche Perspektiven und Einsatzgebiete
Absolventinnen und Absolventen können in Rollen wie Product Owner, Agile Coach, Scrum Master, Data Analyst oder Junior Developer arbeiten und KI in Produktentwicklung, Marketing, Customer Service und Entwicklungsprojekten integrieren.

Scrum Product Owner 1

Einleitung zum Kurs
Scrum Product Owner 1 vermittelt, wie Produktverantwortung konsequent auf Wertschöpfung ausgerichtet wird. Teilnehmende formulieren eine präzise Produktvision, leiten überprüfbare Ziele ab und lernen, den Product Backlog als einzige transparente Quelle geplanter Vorhaben zu führen.
Inhalte und Anwendung
Der Kurs zeigt, wie Backlog-Einträge Nutzen und Ergebnisbeschreibungen enthalten, wie Vorhersagen als Bandbreiten mit Annahmen entstehen und wie Evidence Based Management Kennzahlen mit Entscheidungen verbindet. Prognosen werden mit histro­rische Daten abgeglichen, um Release-Planung realistisch zu machen.

  • Produktvision formulieren und Ziele ableiten
  • Product Backlog strukturieren und pflegen
  • Priorisierung nach Wirkung statt Umfang
  • Wahrscheinlichkeitbasierte Vorhersagen und Release-Planung
  • Evidence Based Management zur Entscheidungsunterstützung

Scrum mit Kanban

Einleitung zum Kurs
Scrum mit Kanban zeigt, wie Scrum-Prinzipien mit Kanban-Flow kombiniert werden, damit Arbeit verlässlicher fließt und Ergebnisse berechenbar werden. Teams etablieren klare Regeln für Start, Fortschritt und Abschluss von Arbeitspaketen.
Inhalte und Anwendung
Der Kurs behandelt Flusskennzahlen wie Durchsatz und Wartezeiten, das Erkennen von Engpässen, Losgrößensteuerung und das Bewusstsetzen paralleler Arbeit. Forecasts werden als Bandbreiten kommuniziert und regelmäßig an reale Messwerte angepasst, sodass das Product Backlog Fluss und Wert vereint.

  • Sichtbarmachen von Arbeitsschritten und Work-in-Progress-Begrenzung
  • Flussmessungen: Durchsatz, Zyklus- und Wartezeiten
  • Prognosen als Bandbreiten mit nachvollziehbaren Annahmen
  • Anpassung von Losgrößen und Übergaben
  • Selbststeuerung und tägliche Abstimmungsmechanismen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Einleitung zum Kurs
KI Grundlagen und praktische Anwendungen erklärt Grundkonzepte von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning und zeigt konkrete Einsatzfelder für Text, Bild und Datenanalyse.
Inhalte und Anwendung
Teilnehmende üben Prompt Engineering, testen Chatbots und Bild-KI, lernen Bias- und Datenschutzaspekte kennen und erfahren, wie KI-Tools Automatisierung und Entscheidungsunterstützung liefern. Die Integration in Arbeitsprozesse wird reflektiert, Chancen und Risiken abgewogen.

  • Definitionen, Geschichte und Anwendungsfelder der KI
  • Maschinelles Lernen, Deep Learning und Unterschiede (schwach vs. stark)
  • Prompt Engineering und praktische Prompt-Beispiele
  • Ethik, Datenschutz und Bias-Management
  • Einsatz von KI-Tools für Textgenerierung und Datenanalyse

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Einleitung zum Kurs
Python vermittelt praxisorientiert Programmiergrundlagen und den produktiven Einsatz von KI-gestützten Werkzeugen. Teilnehmende planen, schreiben und modularisieren kleine Anwendungen.
Inhalte und Anwendung
Lernschritte umfassen Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Listen und Dictionaries sowie den Einsatz von Bibliotheken (math, datetime, json). Debugging, Fehlerbehandlung (try/except) und Nutzung von KI zum Testen und Refaktorieren stehen im Fokus; praktische Projekte wie Quiz oder Datenauswertung vertiefen das Gelernte.

  • Variablen, Datentypen und Operatoren
  • Kontrollstrukturen, Schleifen und Funktionen
  • Datenstrukturen: Listen, Dictionaries
  • Bibliotheken, Fehlerbehandlung und Debugging
  • KI-gestützte Tools für Code-Assistenz und Prompt Engineering

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

Einleitung zum Kurs
JavaScript und KI verbinden Frontend-Programmierung mit KI-gestützter Entwicklung. Dieser Kurs legt den Schwerpunkt auf interaktive Webanwendungen, DOM-Interaktion und saubere Projektstruktur.
Inhalte und Anwendung
Teilnehmende erlernen Variablen, Arrays, Objekte, Kontrollstrukturen, Funktionen sowie Debugging und den Umgang mit Entwicklungsumgebungen wie Visual Studio Code. Der produktive Einsatz von KI beim Schreiben, Testen und Verbessern von Code wird praktisch eingeübt; Best Practices für Frontend-Workflows werden vermittelt.

  • JavaScript-Grundlagen: Syntax, Typen, Kontrollstrukturen
  • Arrays, Objekte und Datenmodellierung
  • DOM-Grundlagen und Browser-Interaktion
  • Debugging, Projektstruktur und VS Code Einsatz
  • KI-Tools zur Code-Optimierung und Testing

Abschließend vernetzt Product Owner 1 & Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI Produktstrategie, Flow-Optimierung und Programmierpraxis. Die Maßnahme stärkt die Fähigkeit, Produktvision, Backlog-Pflege, datenbasierte Vorhersagen und KI-gestützte Entwicklung zu einem praxisfähigen Kompetenzprofil zusammenzuführen und so messbaren Produktnutzen zu schaffen.

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