Product Owner 2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban + Scaled Scrum & Python, HTML, CSS & KI verbindet gezielt fortgeschrittene Product- und Teamführung mit praxisnahen IT-Kompetenzen; in der Maßnahme (auch bekannt als Scrum Product Owner Adv. (PSPO 2), Scrum Agile Leadership & Kanban & Scaled Scrum) steht messbare Wirkung und technische Umsetzbarkeit im Fokus, sodass Entscheidungen auf beobachtbaren Ergebnissen beruhen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Konkrete Anwendungsszenarien und Einsatzgebiete
Die Kombination aus Product Owner-Vertiefung, Agile Leadership, Scaled Scrum, Kanban, KI, Python und Webtechniken qualifiziert für Rollen in Produktmanagement, agiler Führung, technischen Projektteams und Digitalisierungsprojekten. Wertorientierte Priorisierung, Backlogpflege und Evidence Based Management werden in Release-Planung, Stakeholder-Kommunikation und Integrationsprozessen direkt angewandt. KI-gestützte Automatisierung, Python-Skripte und Frontend-Implementierung (HTML/CSS/SASS/Bootstrap) erlauben prototypische Umsetzungen und konkrete Verbesserungen in Produkt- und Entwicklungsprozessen.

Scrum Product Owner 2

Vertiefung der Produktverantwortung mit Fokus auf Wirkung
Scrum Product Owner 2 zeigt, wie der Wert eines Produktes messbar wird und wie Strategie in ein handhabbares Product Backlog überführt wird. Teilnehmende erlernen Evidence Based Management, Priorisierung nach Nutzen und Risiko sowie verlässliche Stakeholder-Kommunikation. Entscheidungen basieren auf Ergebnissen statt Annahmen, und Produkt-Retrospektiven schärfen Hypothesen.

  • Wertdefinition und Metriken (Outcome vs. Output)
  • Product Backlog strukturieren und verständlich machen
  • Stakeholder- und Kundenintegration, Erwartungsmanagement
  • Evidence Based Management: Ziele, Kennzahlen, Kurskorrektur
  • Organisationszuschnitt, Governance und Entscheidungswege

Scaled Scrum

Zusammenarbeit mehrerer Teams an einem Produkt
Scaled Scrum beschreibt, wie mehrere Teams einen gemeinsamen Qualitätsmaßstab vereinbaren und technische sowie organisatorische Integration sichern. Integration, Sicherheit und Performance werden als Teil des Done-Kriteriums festgelegt. Vorhersagen erfolgen als Bandbreiten, die Annahmen, historische Ergebnisse und Integrationsrisiken berücksichtigen; Veröffentlichungplanung wird zur koordinierten Erwartungssetzung.

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab und Definition of Done
  • Schnittstellen, Abhängigkeiten reduzieren und Sichtbarmachung
  • Release- und Prognoseplanung mit Bandbreiten
  • Integrationstaktiken und frühe, häufige Zusammenführung
  • Organisationsentscheidungen zur Skalierung

Scrum Agile Leadership

Führung für selbstverwaltende Teams gestalten
Scrum Agile Leadership fokussiert auf den Kontext, in dem Selbstverwaltung gedeiht. Führung wird als Ermöglicher verstanden: Ziele klären, Informationsflüsse herstellen, Kompetenzen entwickeln und Hindernisse beseitigen. Entscheidungen werden nachvollziehbar begründet, sodass Teams Verantwortung tragen und Wirkung kontinuierlich messen.

  • Rollenverständnis: PO, Developer, Scrum Master als Träger von Wert
  • Voraussetzungen für Selbstorganisation schaffen
  • Situative Führung: Orientierung, Grenzsetzung, Coaching
  • Organisationsbremsen identifizieren und adressieren
  • Verantwortung und Transparenz stärken

Scrum mit Kanban

Flussorientierte Steuerung im Scrum-Kontext
Scrum mit Kanban verbindet die Vorhersagbarkeit von Durchsatzmessungen mit Scrum-Artefakten. Das Product Backlog wird als geordnete Darstellung nächster wirksamer Schritte genutzt; Flusskennzahlen wie Durchsatz, Zykluszeit und Wartezeiten helfen, Engpässe zu erkennen. Teams entscheiden über Losgrößen, parallele Arbeit und Anpassungen, sodass Prognosen realistisch bleiben.

  • Sichtbarmachen von Arbeit und Fluss
  • Messen von Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten
  • Losgrößen, Limits für parallele Arbeit und Engpassmanagement
  • Prognosen als Bandbreiten basierend auf historischen Daten
  • Product Backlog als Fluss- und Wertsteuerungsinstrument

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Einführung in KI, Ethik und produktive Nutzung
Der Kurs KI Grundlagen vermittelt Konzepte von Machine Learning, Deep Learning und Prompt Engineering sowie praktische Nutzung von KI-Tools für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung. Teilnehmende lernen Bias, Datenschutz und ethische Aspekte zu bewerten und KI verantwortungsvoll in Arbeitsprozesse zu integrieren.

  • Grundbegriffe: KI, ML, DL, schwache vs. starke KI
  • KI-Tools für Text, Bild und Datenpraktiken
  • Prompt Engineering und effektive Anfrageformulierung
  • Ethische Aspekte, Datenschutz und Bias erkennen
  • Praxisübung: Chatbots, Bild- und Sprach-KI testen

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python als Basis für Automatisierung, Datenverarbeitung und KI-Unterstützung
In diesem Kurs erlernen Teilnehmende strukturiertes Programmieren mit Python: Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen und Bibliotheken. Debugging sowie Einsatz von KI-gestützten Tools beim Coden, Testen und Refaktorisieren stehen im Mittelpunkt. Kleine Projekte zeigen Praxisanwendung für Automatisierung und Datenanalyse.

  • Syntax, Datentypen, Bedingungen und Schleifen
  • Funktionen, Module, Listen und Dictionaries
  • Bibliotheken: math, datetime, json, re, statistics
  • Fehlerbehandlung, Debugging und saubere Struktur
  • KI-unterstützte Code-Assistenz und Projektentwicklung

Webprogrammierung HTML, CSS, SASS, Bootstrap Masterclass

Moderne Frontend-Techniken für responsive und zugängliche Webseiten
Der Kurs vermittelt semantisches HTML5, CSS3-Grundlagen, Layouts mit Flexbox und Grid sowie Mobile-First-Design. SASS/SCSS und Bootstrap ermöglichen modulare, wartbare Stylesheets und schnelle Prototypen. Abschlussprojekt ist die Umsetzung einer responsiven Webseite, die Zugänglichkeit, Performance und sauberen Code verbindet.

  • Semantisches HTML, Accessibility und SEO-Basics
  • Box-Modell, Positionierung, Flexbox und Grid
  • Media Queries, Mobile-First-Design und Responsive Techniken
  • SASS: Variablen, Mixins, Nesting; Bootstrap-Komponenten
  • Projektstruktur, Best Practices und Abschlussprojekt

Diese Maßnahme kombiniert Product Owner-Fachwissen, Agile Leadership, Scaled Scrum und Kanban mit praxisrelevantem Technologie-Know-how (KI, Python, HTML/CSS/SASS/Bootstrap). Teilnehmende entwickeln fachliche Kompetenz in wertorientierter Produktarbeit, skalierter Teamkoordination, flussorientierter Steuerung sowie technischen Umsetzungsfähigkeiten und sind damit befähigt, Wirkung systematisch zu steigern.

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