Product Owner 2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python & KI verbindet professionelle Product Ownership mit Führungskompetenz, Flow-orientierten Arbeitsweisen und praxisnaher KI- und Python-Einführung. In Scrum Product Owner Adv. (PSPO 2, PAL 1 & PSK 1) steht die messbare Wirkung von Produkten im Zentrum und Teilnehmende erlernen, wie Produktstrategie, Teamführung und Technologiewissen zusammenwirken.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme qualifiziert für Rollen wie Product Owner, Agile Lead, Scrum Master, Product Manager, Data Analyst oder Python Developer. Vermittelt werden Priorisierung nach Nutzen, Stakeholder-Dialog, Evidence Based Management und Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung. Anwenderinnen setzen Python und KI (Künstliche Intelligenz) direkt zur Datenanalyse, Prompt Engineering und Prozessoptimierung ein, um Entscheidungen auf beobachtbaren Ergebnissen zu basieren.

Scrum Product Owner 2

Der Kurs vertieft Produktverantwortung mit Fokus auf Wirkung statt Umfang. Teilnehmende erlernen, wie Wertversprechen geschärft, Annahmen offengelegt und mit Evidence Based Management verknüpft werden.

  • Formulierung überprüfbarer Ziele und Wirkungsmetriken
  • Product Backlog als geordnete Darstellung von Ergebnisbeiträgen
  • Priorisierung nach Nutzen, Risiko und Abhängigkeiten
  • Stakeholder-Kommunikation und Erwartungsabgleich
  • Organisationsanalyse zur Verkürzung von Entscheidungswegen

Praxisorientierte Übungen verbinden Strategie mit konkreten Backlog-Einträgen; PSPO 2-Perspektiven zeigen, wie Produktstrategie in umsetzbare Schritte überführt wird. Die Teilnahme stärkt Fähigkeit, Entscheidungen aus Ergebnissen statt Vermutungen zu treffen.

Scrum Agile Leadership

Der Kurs legt dar, wie Führung Kontext gestaltet und Selbstverwaltung fördert. Fokus liegt auf kollektiver Verantwortung des Scrum Teams und situativer Unterstützung durch Führung.

  • Klärung von Entscheidungsräumen und Rollenverantwortung
  • Schaffung transparenter Informationsflüsse
  • Interventionen, die Autonomie erhalten und Orientierung geben
  • Identifikation struktureller Bremsen (Schnittstellen, Budget, Reporting)
  • Maßnahmen zur Kompetenzentwicklung und Hindernisbeseitigung

Teilnehmende lernen, Führung als Ermöglicher zu praktizieren, Grenzen zu setzen und Erwartungen an Ergebnisse statt Detailsteuerung zu verankern. PAL 1-Prinzipien werden praktisch angewandt, damit Teams zuverlässig liefern und aus Ergebnissen lernen.

Scrum mit Kanban

Der Kurs verbindet Scrum und Kanban, um Fluss und Vorhersagbarkeit zu steigern. Arbeit wird sichtbar, Grenzen für parallele Arbeit gesetzt und Prognosen auf historischen Ergebnissen begründet.

  • Sichtbarmachung von Arbeitsschritten und Übergaben
  • Regeln für Start, Fortgang und Abschluss von Arbeit
  • Flussmetriken: Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten
  • Losgrößen, Engpassanalyse und Reaktion auf Störungen
  • Backlog-Ordnung mit Fokus auf nächsten wirksamen Schritt

PSK 1-Ansätze zeigen, wie Teams sich selbst steuern, Erwartungen als Bandbreiten formulieren und Release-Planung an beobachteten Signalen ausrichten. Dadurch wachsen Vorhersagbarkeit und Lieferfähigkeit.

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs vermittelt Künstliche Intelligenz (KI) praxisnah: Grundbegriffe, Machine Learning, Deep Learning sowie ethische und datenschutzrechtliche Aspekte.

  • Definition, Geschichte und Anwendungsfelder von KI
  • Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning verständlich erklärt
  • Einsatz von KI-Tools für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung
  • Prompt Engineering und effektive Prompt-Formulierung
  • Ethik, Bias und Datenschutz in KI-Systemen

Teilnehmende testen Chatbots, Sprach- und Bild-KI, lernen Ergebnisse kritisch zu bewerten und entwickeln Strategien zur sicheren Integration von KI in Arbeitsprozesse. Die Inhalte stärken die Fähigkeit, Chancen und Risiken von KI praxisgerecht abzuwägen.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Der Kurs verbindet Python-Grundlagen mit KI-gestütztem Arbeiten. Ziel ist, robuste Skripte zu schreiben, Daten zu verarbeiten und KI-Tools produktiv beim Coden einzusetzen.

  • Variablen, Datentypen und Operatoren
  • Kontrollstrukturen (if/elif/else), Schleifen (for, while)
  • Funktionen, Module und saubere Programstruktur
  • Datenstrukturen: Listen, Dictionaries; Arbeiten mit json
  • Debugging, Fehlerbehandlung (try/except) und Bibliotheken (math, datetime, statistics, re)
  • Praxisprojekte: Quiz, Mini-Rechner, Datenauswertung; Einsatz von Prompt Engineering zur Code-Assistenz

Die Teilnehmenden entwickeln die Kompetenz, eigene Programme zu planen, zu testen und mit KI-Unterstützung zu refaktorieren. Python wird als Werkzeug für Automatisierung, Analyse und die produktive Nutzung von KI etabliert, was den Weg zu Data Science und ML-Vertiefungen öffnet.

Schlüsselbegriffe

  • Product Backlog, Evidence Based Management, Stakeholder, Selbstverwaltung, Fluss, Durchsatz, Wartezeiten, Priorisierung
  • Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning, Deep Learning, Prompt Engineering, Bias, Datenschutz
  • Python, Funktionen, Datenstrukturen, Debugging, Automatisierung

Hinweis zur Anwendung
Die kombinierte Maßnahme Product Owner 2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python & KI (auch Scrum Product Owner Adv. / PSPO 2, PAL 1 & PSK 1) stellt eine integrierte Lernlinie bereit: von Strategie und Führung über Flow-optimierte Teamarbeit bis zur technischen Umsetzung mit Python und KI. Ziel ist eine unmittelbar anwendbare Kompetenzbasis für werteorientiertes Produktmanagement, wirksame Teamführung und technologische Handlungsfähigkeit.

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