Product Owner 2 & Scaled Scrum & Python, HTML, CSS & KI verbindet vertiefte Produktverantwortung mit skalierten Arbeitsweisen und praktischen IT-Fähigkeiten; in Scrum Product Owner Adv. (PSPO 2), Scaled Scrum (SPS), Creative Coding Frontend & KI, KI Grundlagen zielt die Maßnahme darauf ab, Wert messbar zu machen und technische Kompetenzen für reale Projekte zu entwickeln.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Teilnehmende setzen Product Backlog-Strategien und Evidence Based Management gezielt ein, um Wirkung statt Umfang zu steuern. KI-Tools, Python-Skripte und Frontend-Techniken werden zur Automatisierung, Datenanalyse und für Kundeninterfaces genutzt. Einsatzfelder sind Product Owner, Agile Coach, Python Developer, Frontend-Entwicklung und digitale Transformationsprojekte; Fähigkeiten sind sofort in Produktstrategien, Prototyping und Release-Planung anwendbar.

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 vertieft die professionelle Produktverantwortung und macht Wirkung statt reiner Auslieferung messbar. Teilnehmende erlernen, wie Strategie in ein nachvollziehbares Product Backlog überführt wird, wie Annahmen sichtbar bleiben und Prioritäten nach erwartetem Nutzen gesetzt werden. Stakeholder-Kommunikation, Erwartungsabgleich und Evidence Based Management stehen im Fokus. Es wird gearbeitet an klaren Zielen, messbaren Metriken und an Hebeln zur Verkürzung von Entscheidungswegen.
Lerninhalte:

  • Wertorientierte Backlog-Gestaltung und Priorisierung
  • Einbindung von Kundenfeedback und Stakeholdern
  • Metriken, OKR-ähnliche Zielsetzung und EBM-Prinzipien
  • Organisationseinflüsse auf Produktarbeit erkennen
  • Entscheidungen unter Unsicherheit begründen

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem gemeinsamen Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern. Fokus ist ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab (Definition of Done) inklusive funktionaler und nicht-funktionaler Kriterien, Integration, Sicherheit und Betriebsfähigkeit. Teams lernen, Einträge so zuzuschneiden, dass Unabhängigkeit und frühe Integration möglich sind; Vorhersagen werden als Bandbreiten formuliert und Annahmen transparent gemacht. Planung dient der verlässlichen Erwartungsbildung und nicht der Illusion fester Termine.
Lerninhalte:

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab und DoD-Standards
  • Schnittstellen, Abhängigkeiten und Zuschnitt von Items
  • Integrationstaktiken und kurze Zusammenführungszyklen
  • Prognosen mit Bandbreiten, Annahmen und Risiken
  • Veröffentlichungsvorbereitung über Teamgrenzen (Vorhersgae)

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen vermittelt zentrale Konzepte der Künstlichen Intelligenz, praktische Einsatzszenarien und ethische Rahmenbedingungen. Teilnehmende lernen maschinelles Lernen, Deep Learning-Grundideen, Unterschiede schwacher/starker KI und den produktiven Einsatz von KI-Tools zur Text- und Bildverarbeitung sowie Datenanalyse. Prompt Engineering und Datenschutz/Bias sind integraler Bestandteil, ebenso Hands-on-Übungen mit Chatbots und Bild-KI.
Lerninhalte:

  • Grundkonzepte ML, DL und KI-Historie
  • Einsatz von KI-Tools für Text, Bild und Analyse
  • Prompt Engineering und effektive Anfragenformulierung
  • Datenschutz, Bias und ethische Bewertung
  • Praxisübungen: Chatbots, Sprach- und Bild-KI

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python-Training verbindet algorithmisches Denken mit praktischer KI-Unterstützung beim Coden. Teilnehmende planen, schreiben und strukturieren Programme, nutzen Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen und Datenstrukturen sowie Bibliotheken für Datenauswertung. Debugging, Fehlerbehandlung und modulare Projektstruktur stehen im Fokus; KI-Tools kommen unterstützend beim Schreiben, Testen und Refactoring zum Einsatz. Ziel sind kleine, dokumentierte Praxisprojekte als Grundlage für Data Science und Automatisierung.
Lerninhalte:

  • Grundlagen Python: Datentypen, Kontrollflüsse, Funktionen
  • Listen, Dictionaries und Dateiformate (json)
  • Bibliotheken: math, datetime, statistics, re
  • Fehlerbehandlung, Debugging und modulare Architektur
  • KI-gestützte Tools für Coding, Tests und Refactoring

Webprogrammierung HTML, CSS, SASS, Bootstrap Masterclass

Dieser Kurs vermittelt modernes Frontend: semantisches HTML5, zugängliche Struktur, CSS3-Layout-Techniken wie Flexbox und Grid sowie Mobile-First-Design. Teilnehmende lernen SASS als Präprozessor für wartbare Stylesheets und Bootstrap 5 zur Beschleunigung von Layouts und Komponenten. Projektstruktur, Best Practices und ein Abschlussprojekt einer responsiven Webseite sorgen für anwendbare Kompetenzen im Frontend-Bereich.
Lerninhalte:

  • HTML5-Struktur, Semantik und Zugänglichkeit
  • CSS3, Box-Modell, Flexbox, Grid und Media Queries
  • SASS: Variablen, Mixins, Nesting und Partials
  • Bootstrap 5: Grid, Komponenten und Utilities
  • Projektarbeit: vollständige responsive Webseite

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