Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 1 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python & KI vereint praktische Scrum- und Product-Management-Expertise mit modernem IT-Wissen; in Scrum Master Experte & Product Owner (PSM 1 + 2 & PSPO 1), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), Python trifft KI werden Empirie, Wertorientierung und technische Umsetzung zusammengeführt, um nachhaltige Produktwirkung zu ermöglichen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verbindet Scrum Master- und Product Owner-Kompetenzen mit Skalierung, Kanban-Prinzipien sowie Python- und KI-Grundlagen. Eingesetzt werden Techniken zur Priorisierung, Backlog-Pflege, Flussoptimierung, Vorhersage mit Bandbreiten und Evidence Based Management. Berufsfelder sind Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Release Manager, Data Analystin und Python Developerin. Die Inhalte lassen sich direkt in Release-Planung, Backlog-Strategie und Automatisierungsaufgaben umsetzen.

Scrum Master 1

Dieser Kurs führt in Scrum als empirisches Rahmenwerk ein, erklärt Rollen, Events und Artefakte und macht transparent, wie Sprint Goal, Product Backlog und Definition of Done den Takt und die Qualität sichern. Teilnehmende lernen, wie der Scrum Master Team und Organisation coacht, Hindernisse entfernt und empirische Steuerung fördert. Praxisnahe Übungen zeigen Daily-, Planning- und Review-Prozesse sowie die Gestaltung verlässlicher Inkremente.

  • Scrum-Prinzipien, Werte und Empirie
  • Rollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Events: Sprint, Daily, Planning, Review, Retrospektive
  • Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement
  • Commitment: Product Goal, Sprint Goal, Definition of Done

Scrum Master 2

Aufbauend vertieft der Kurs Werte, Accountabilities und die Anwendung von Definition of Done als lebendem Qualitätsstandard. Der Scrum Master übt professionelle Facilitation, Entscheidungshilfen und den Umgang mit der Groan Zone; Führung wird als Rahmengestaltung vermittelt. Es geht um Selbstverwaltung, Moderation, Coaching versus Mentoring und um das konkrete Unterstützen von Teams bei der Qualitäts- und Lieferfähigkeit Scrm-bezogene Praxis inklusive.

  • Vertiefte Wertearbeit und Verhaltensregeln
  • Pflege und Anwendung der Definition of Done
  • Facilitation, Decision Rules, Groan Zone
  • Coaching, Mentoring, Führung als Rahmensetzung
  • Umgang mit Abhängigkeiten und Risiko

Scrum Product Owner 1

Der Kurs richtet Produktverantwortung auf Outcome, Vision und wertbasierte Entscheidungen aus. Teilnehmende formulieren Produktvisionen, leiten überprüfbare Ziele ab und pflegen ein lebendiges Product Backlog, das Nutzen, Risiken und Abhängigkeiten berücksichtigt. Vorhersagen und Releases werden als Bandbreiten geplant; Evidence Based Management verbindet Kennzahlen mit Anpassungsentscheidungen, um Wirkung statt reinen Output zu erreichen.

  • Produktvision und Zielableitung
  • Backlog-Pflege und verständliche Einträge
  • Priorisierung nach Wirkung und Risiko
  • Vorhersagen mit Bandbreiten und Annahmen
  • Evidence Based Management und Metriken

Scaled Scrum

Der Kurs zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Grundlagen zu verwässern, und wie ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab Integration und Lieferfähigkeit sicherstellt. Themen sind Schnittstellen, Abhängigkeitsmanagement, gemeinsame DoD und das Zusammenführen von Ergebnissen für verlässliche Prognosen. Planung über Teams hinweg nutzt historische Daten, Bandbreiten und klare Signale, wann Anpassungen nötig sind.

  • Gemeinsame Definition of Done und Integration
  • Abhängigkeits- und Risiko-Management
  • Synchronisation von Lieferzyklen und Releases
  • Prognosen aus aggregierten Ergebnissen
  • Organisationale Leitplanken für Skalierung

Scrum mit Kanban

Dieser Kurs verbindet Scrum mit Kanban-Prinzipien, um Fluss, Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu verbessern. Teilnehmende lernen, Arbeit sichtbar zu machen, WIP-Grenzen zu setzen, Messgrößen wie Durchsatz, Durchlaufzeit und Wartezeiten zu nutzen und Engpässe systematisch zu beseitigen. Backlog-Management wird als Flusssteuerung verstanden; Prognosen entstehen aus beobachtbaren Ergebnissen statt Wunschdenken.

  • Sichtbarmachung von Arbeit, WIP-Grenzen
  • Messgrößen: Durchsatz, Durchlaufzeiten, Wartezeiten
  • Losgrößen, Engpassanalyse und Entzerrung
  • Release-Prognosen aus historischem Fluss
  • Flussorientiertes Backlog-Design

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs vermittelt Grundkonzepte von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning sowie Einsatzfelder in Text, Bild und Datenanalyse. Teilnehmende üben Prompt Engineering, den Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung und die kritische Bewertung von Ergebnissen unter Berücksichtigung von Bias und Datenschutz. Best Practices zur Integration von KI in Arbeitsprozesse werden erarbeitet.

  • KI-Definition, ML, Deep Learning, Anwendungsfelder
  • Prompt Engineering und Tool-Einsatz
  • Ethik, Bias, Datenschutz und Compliance
  • Praxis: Chatbots, Text- und Bild-KI, Datenauswertung
  • Integration in Prozesse und Routine-Automatisierung

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Der Kurs lehrt Python-Grundlagen mit Fokus auf Anwendungen in Analyse, Automatisierung und KI-gestütztem Coden. Inhalte reichen von Datentypen, Kontrollstrukturen und Funktionen über Datenstrukturen bis zu Bibliotheken und Debugging. KI-Tools werden als Unterstützung beim Schreiben, Testen und Refaktorieren genutzt; Teilnehmende realisieren kleine Projekte und lernen, Prompts für Programmierhilfe zu formulieren.

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen
  • Schleifen, Funktionen, Module und Debugging
  • Listen, Dictionaries, JSON-Verarbeitung
  • Bibliotheken: math, datetime, statistics, re
  • KI-gestützte Tools für Coding und Prompting

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