Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 1+2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python & KI (auch: Experte Scrum Master & Product Owner (PSM 1 + 2 & PSPO 1 + 2), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), Python trifft KI, KI Grundlagen) verbindet agiles Arbeiten mit Produktverantwortung, Skalierung, Flow-Optimierung und praxisnaher KI-/Python-Anwendung, mit dem Ziel messbare Wirkung und verlässliche Lieferung zu entwickeln.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme zeigt, wie Scrum Master und Product Owner zusammen mit skalierten Ansätzen und Kanban-Prinzipien operative Teams, mehrere Teams und Product-Organisationen wirksam machen.
Einsatzfelder sind Produktmanagement, Projektleitung, Agile Coaching, DevOps-Teams, Data & KI-Projekte; Teilnehmende erlernen Priorisierung, Backlog-Pflege, Integration, Durchsatzmessung und den Einsatz von Python und KI-Tools zur Automatisierung und Analyse.

Scrum Master 1

Einführende Sicht auf Scrum für operative Teamarbeit und Taktsteuerung.
Scrum Master 1 vermittelt, wie Empirie, Werte und Timeboxed Events den Arbeitsrhythmus bestimmen. Teilnehmende lernen Rolle und Verantwortung des Scrum Masters, das Formulieren eines klaren Sprint Goals und tägliche Steuerung via Daily. Tools für Transparenz und eine erste DoD werden eingeführt und angewandt.

  • Scrum als empirisches Rahmenwerk, Events und Timeboxes
  • Rollen: Scrum Master, Product Owner, Developers
  • Sprint Goal, Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement, DoD
  • Coaching-Grundlagen, Hindernisse entfernen

Scrum Master 2

Vertiefung: Facilitation, Leadership und Erhaltung der Scrum-Effektivität in komplexen Kontexten.
Scrum Master 2 fokussiert auf Werte-getriebene Entscheidungen, professionelle Moderation und Schutz der Selbstorganisation. Teilnehmende erarbeiten Decision Rules, Umgang mit Groan Zone und Pflege einer lebendigen Definition of Done, um Qualität, Risiko und Lieferfähigkeit zu sichern.

  • Werte, Accountabilities und Verhaltensregeln
  • Facilitation-Techniken und Moderations-Patterns
  • Definition of Done als lebender Qualitätsstandard
  • Coaching vs. Mentoring; Führung als Rahmengestaltung
  • Umgang mit Zielkonflikten und Abhängigkeiten

Scrum Product Owner 1

Produktverantwortung, Vision und priorisierte Backlog-Pflege für Wertorientierung.
Scrum Product Owner 1 zeigt, wie eine Produktvision in überprüfbare Ziele übersetzt wird, wie Backlog-Einträge Nutzen und Ergebnis klar beschreiben und wie Vorhersagen als Bandbreiten mit Annahmen formuliert werden. Evidence Based Management verbindet Kennzahlen mit Entscheidungen.

  • Produktvision, Ziele und Ausrichtung
  • Product Backlog als einzige Quelle geplanter Vorhaben
  • Nutzenorientierte Einträge, Zerlegung in sinnvolle Schritte
  • Wahrscheinlichkeitsbasierte Prognosen und Release-Planung
  • Evidence Based Management für Entscheidungen

Scrum Product Owner 2

Vertiefung: Wirkung statt Umfang, Stakeholder-Integration und Organisationsaspekte.
Scrum Product Owner 2 legt Fokus auf Messung von Produktwirkung, Einbindung von Feedback und institutionelle Hebel in Aufbau- und Ablauforganisation. Teilnehmende lernen, Prioritäten transparent zu begründen und Annahmen systematisch zu testen.

  • Wirkungsorientierung vs. reiner Output
  • Stakeholder-Kommunikation und Erwartungsmanagement
  • Backlog-Management zur Ergebnisorientierung
  • Organisationsschnittstellen, Governance und Entscheidungswege
  • Metriken und Hypothesenbasiertes Verbessern

Scaled Scrum

Skalierung: Mehrere Teams, gemeinsame Qualitätsmaßstäbe und integrierte Vorhersagen.
Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern. Themen sind gemeinsame DoD, Integration, Reduzieren von Abhängigkeiten, Vorhersagen als Bandbreiten und Veröffentlichungsszenarien, damit Lieferung über Teamgrenzen hinweg verlässlich wird.

  • Gemeinsame Definition of Done und Integrationsanforderungen
  • Schnittstellenmanagement und Reduktion von Abhängigkeiten
  • Bündeln von Ergebnissen und gemeinsame Release-Vorhersagen
  • Qualitätsmaßstäbe für Funktionales und Nicht-Funktionales
  • Aufbau von Routinen für regelmäßige Integration

Scrum mit Kanban

Verbindung von Scrum-Struktur mit Kanban-Flusssteuerung zur Vorhersagbarkeit.
Scrum mit Kanban vermittelt Sichtbarmachung von Arbeit, Begrenzung paralleler Aufgaben, Messgrößen für Durchsatz und Wartezeiten sowie Anpassung von Losgrößen. Product Backlog wird als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte genutzt, Prognosen beruhen auf historischen Daten und Flusskennzahlen.

  • Visualisierung von Arbeit und Work-in-Progress-Limits
  • Messen von Durchsatz, Durchlaufzeit und Wartezeit
  • Anpassung von Losgrößen und Engpassbehandlung
  • Integration von Backlog-Priorisierung und Flow-Optimierung
  • Selbstverwaltung und tägliche Steuerung auf Basis von Flussdaten

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Grundlagen, ethische Aspekte und Einsatzpraxis von KI-Tools im Arbeitsalltag.
Der Kurs erklärt KI-Konzepte, ML vs. DL, Prompt Engineering, praktische Nutzung von Chatbots und Bild-KI sowie Datenschutz, Bias und ethische Bewertung. Teilnehmende üben Textgenerierung, Datenanalyse und Integration von KI zur Automatisierung und Entscheidungsunterstützung.

  • Grundbegriffe KI, ML, Deep Learning
  • Einsatzfelder: Text, Bild, Datenanalyse, Automatisierung
  • Prompt Engineering und Evaluation von KI-Antworten
  • Datenschutz, Bias und ethische Fragestellungen
  • Best Practices zur Integration von KI in Prozesse

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python-gestützte Programmierung mit Fokus auf Automatisierung, Daten und KI-unterstützte Entwicklung.
Der Kurs vermittelt Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen sowie Nutzung von Bibliotheken und Debugging. KI-Tools werden gezeigt, um Code zu schreiben, testen und refaktorieren; praxisnahe Mini-Projekte festigen die Anwendung.

  • Syntax, Datentypen, Bedingungen und Schleifen
  • Funktionen, Module und saubere Strukturierung
  • Listen, Dictionaries, JSON und Dateiverarbeitung
  • Bibliotheken und Fehlerbehandlung (try/except)
  • Einsatz von KI-Tools beim Coden und Prompting

Fachliche Kompetenz
Nach Abschluss kann die Zielgruppe Scrum als verlässlichen Taktgeber und Wertlieferungsprozess einsetzen, Product Owner-Aufgaben wirksam ausführen, Skalierung und Flow-Optimierung gestalten sowie Python und KI-Tools produktiv und ethisch einsetzen, um Automatisierung, Analyse und bessere Entscheidungen zu ermöglichen.

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