Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 1 & Scrum Kanban & Python & KI verbindet agile Führungs- und Produktverantwortung mit pragmatischer Flusssteuerung, Python-Programmierung und KI-Grundlagen, um Empirie, Produktvision und technische Umsetzung in beruflichen Kontexten zu verknüpfen. Scrum Master Experte & Product Owner (PSM 1 + 2 & PSPO 1), Scrum with Kanban (PSK 1), Python trifft KI, KI Grundlagen zielt auf anwendbare Kompetenzen für Teams und Organisationen ab.
Praxisbezug und berufliche PerspektivenKonkrete Anwendungsszenarien
In IT-, Produkt- und Transformationsprojekten führen die Inhalte zu verlässlicher Sprint-Taktung, Wertorientierung und vorhersagbarem Flow; Python und KI ergänzen Automatisierung, Datenauswertung und Prototyping. Scrum Master 1 und Scrum Master 2 sowie Scrum Product Owner 1 und Scrum mit Kanban finden direkten Einsatz in Produktteams, Release-Planung und Prozessverbesserung.
Berufliche Perspektiven
Rollen wie Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, Product Manager, Data Analyst oder Python-Developer profitieren; Einsatzgebiete sind Produktentwicklung, Kundenservice, Digitalisierungsprojekte und Innovationsteams.
Einführender Rahmen
Scrum Master 1 vermittelt Scrum als empirisches Rahmenwerk: Werte, Events, Artefakte und Accountabilities. Teilnehmende lernen, wie das Scrum Team Product Owner, Developers und Scrum Master zusammenwirken, um am Sprintende ein nutzbares Inkrement zu liefern.
Inhalte und Praxis
- Empirie: beobachten, auswerten, anpassen
- Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
- Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement
- Sprint Goal als Leitplanke
- Rollen und Zusammenarbeit
Kompetenzen
Nach Kursabschluss formulieren Teilnehmende Sprint Goals, steuern Tagesarbeit und nutzen Defintion of Done zur Qualitätssicherung; Scrum Master 1 fördert Transparenz und verlässliche Lieferzyklen.
Vertiefung und Skalierung
Scrum Master 2 vertieft Werte, Accountabilities und die Anwendung der Definition of Done als lebenden Qualitätsstandard. Fokus liegt auf Selbstverwaltung, Facilitation und situationsgerechter Führung, auch in komplexen Umfeldern mit mehreren Teams.
Inhalte und Praxis
- Wertebasiertes Entscheiden und Verhalten
- Entwicklung und Pflege der Definition of Done
- Facilitation-Techniken und Groan Zone Management
- Coaching vs. Mentoring
- Umgang mit Abhängigkeiten und Zielkonflikten
Kompetenzen
Teilnehmende stärken Teamautonomie, moderieren Entscheidungsprozesse und halten Scrum in komplexen Kontexten wirksam; Scrum Master 2 erhöht Verbindlichkeit und fokussiert Outcome über Output.
Wertorientiertes Produktmanagement
Scrum Product Owner 1 legt die Verbindung zwischen Produktvision, Backlog-Pflege und Evidence Based Management. Der Product Owner ordnet das Product Backlog nach Wert, formuliert verständliche Einträge und trifft wahrscheinlichkeitbasierte Vorhersagen.
Inhalte und Praxis
- Produktvision und Ableitung von Zielen
- Backlog-Pflege und klare Eintragsbeschreibungen
- Priorisierung nach Wirkung und Risiko
- Vorhersagen als Bandbreiten, Release-Planung
- Evidence Based Management, Kennzahlen
Kompetenzen
Absolventinnen formulieren Produktvisionen, pflegen Backlogs, kommunizieren Prognosen transparent und steuern Entscheidungen anhand von Messgrößen und Wirkung.
Flussorientierung und Vorhersagbarkeit
Scrum mit Kanban kombiniert Scrum-Events und Artefakte mit Kanban-Prinzipien zur Verbesserung von Durchsatz, Wartezeiten und Vorhersagbarkeit. Teams lernen, Arbeit sichtbar zu machen, Losgrößen zu optimieren und Engpässe zu adressieren.
Inhalte und Praxis
- Visualisierung des Workflows und WIP-Limits
- Messgrößen: Durchsatz, Lead Time, Cycle Time
- Flow-Optimierung und Engpassanalyse
- Abstimmung von Backlog-Ordnung und Release-Zyklen
- Anpassung von Prognosen an empirische Daten
Kompetenzen
Teilnehmende richten Product Backlogs auf Flow aus, lesen Flussmetriken, leiten Maßnahmen zur Reduktion von Verzögerungen ab und erhöhen die Zuverlässigkeit von Lieferungen.
Einführung und verantwortlicher Einsatz
KI Grundlagen vermittelt definitorische, technische und ethische Aspekte von Künstlicher Intelligenz. Fokus liegt auf praktischem Einsatz von KI-Tools für Text, Bild und Datenanalyse sowie auf Prompt Engineering und Bias-Reflexion.
Inhalte und Praxis
- Definitionen, ML und Deep Learning kurz erklärt
- Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung
- Prompt Engineering und Formulierungsstrategien
- Datenschutz, Bias und ethische Aspekte
- Interaktive Übungen mit Chatbots und Bild-KI
Kompetenzen
Absolventinnen erkennen KI-Anwendungsfälle, formulieren effektive Prompts, bewerten Ergebnisse kritisch und integrieren KI verantwortungsvoll in Arbeitsprozesse.
Programmieren, Automatisierung und KI-Unterstützung
Python trifft KI vermittelt Python-Grundlagen, algorithmisches Denken und den produktiven Einsatz von KI-Tools beim Coden. Praxisnahe Projekte verbinden Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen und Datenstrukturen mit Debugging und Modularisierung.
Inhalte und Praxis
- Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen
- Schleifen, Funktionen, Listen und Dictionaries
- Bibliotheken: math, datetime, json, re
- Fehlerbehandlung, Debugging und saubere Struktur
- KI-Tools für Code-Generierung, Tests und Refaktorierung
Kompetenzen
Nach Kursabschluss planen und schreiben Teilnehmende Python-Skripte, nutzen Bibliotheken zur Datenauswertung, setzen try/except ein und verwenden Prompt Engineering, um KI sinnvoll beim Entwickeln einzusetzen.
Gesamtprofil und Transfer
Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 1 & Scrum Kanban & Python & KI / Scrum Master Experte & Product Owner (PSM 1 + 2 & PSPO 1), Scrum with Kanban (PSK 1), Python trifft KI, KI Grundlagen vermittelt ein integriertes Skillset: empirische Steuerung, wertorientiertes Produktmanagement, Flussoptimierung, Programmierkompetenz und verantwortlicher KI-Einsatz. Damit entstehen verlässliche Takte, klare Ziele und messbare Produktwirkung.
Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.