Product Owner 1 & Python verbindet Produktmanagement mit technischer Praxis; in Product Owner 1 & Python (auch Scrum Product Owner (PSPO 1), Python trifft KI) lernen Teilnehmende, wie eine klare Produktvision, transparente Backlog-Pflege und datenbasierte Entscheidungen Wirkung schaffen und wie Python und KI-Tools diese Arbeit unterstützen.
Praxisbezug und berufliche PerspektivenDirekt anwendbar sind Techniken zur Formulierung von Produktvisionen, Priorisierung im Product Backlog und zur nüchternen Vorhersage von Releases.
Die Kombination aus Scrum Product Owner (PSPO 1), Python trifft KI qualifiziert für Rollen wie Product Owner, Data Analyst, Python Developer oder Fachinformatikerin und unterstützt technische Projektarbeit in Entwicklung, Automatisierung und Datenanalyse.
Einsatzszenarien: Release-Planung mit Annahmen, Evidence Based Management zur Erfolgskontrolle, Automatisierte Datenauswertung mit Python und KI-gestütztem Debugging.
Scrum Product Owner 1 zeigt, wie Produktverantwortung konsequent auf Wert ausgerichtet wird und wie eine Produktvision Entscheidungen erleichtert.
Teilnehmende erlernen Backlog-Pflege, die Erstellung klarer Backlog-Einträge und die Zerlegung von Anforderungen in nachvollziehbare Schritte; Vorhersagen und Release-Planung werden als wahrscheinlichkeitsbasierte Prognosen mit Annahmen und historischen Daten behandelt.
Evidence Based Management verknüpft Ziele, Kennzahlen und Entscheidungen, so dass Fortschritt, Potenziale und Wirkungen sichtbar werden und Prioritäten sachlich gesteuert werden können.
- Formulierung von Produktvision und überprüfbaren Zielen
- Product Backlog als einzige, transparente Quelle
- Beschreibungen von Backlog-Einträgen für Zusammenarbeit
- Wahrscheinlichkeitsbasierte Vorhersagen und Release-Planung
- Evidence Based Management zur Messung von Wirkung
KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python
KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python vermittelt praxisnah Python-Grundlagen und den sinnvollen Einsatz von KI-Tools beim Coden.
Themen reichen von Variablen, Datentypen, Bedingungen und Schleifen über Funktionen, Listen und Dictionaries bis zu Bibliotheken wie math, datetime und json; Debugging, try/except und saubere Struktur werden geübt.
Zusätzlich steht Prompt Engineering und der Einsatz von KI beim Schreiben, Testen und Refaktorieren von Code im Fokus; kleine Praxisprojekte (Quiz, Datenauswertung) verbinden Automatisierung, Analyse und Präsentation.
- Variablen, Datentypen und Operatoren
- Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen und Module
- Datenstrukturen: Listen, Dictionaries
- Bibliotheken, Fehlerbehandlung und Debugging
- KI-Tools nutzen, Prompt Engineering und projektorientierte Anwendung
Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.