Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 1 & Scaled Scrum & Python & KI verbindet agiles Arbeiten, Product Ownership, Skalierung und technische Kompetenzen: Die Maßnahme (auch Scrum Master Experte & Product Owner (PSM 1 + 2 & PSPO 1), Scaled Scrum (SPS), Python trifft KI, KI Grundlagen) verknüpft Empirie, Wertorientierung, Skalierung und Programmierpraxis zur unmittelbaren Anwendung im Arbeitsalltag.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Ausbildung adressiert konkrete Anwendungsszenarien: Teamcoaching, Backlog-Pflege, Sprint-Planung, Integration mehrerer Teams und der Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung und Analyse. Teilnehmende qualifizieren sich für Rollen wie Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, Python-gestützte Entwicklerrollen oder KI-Anwender im Produktumfeld.
Verknüpft werden Methoden zur Priorisierung, Evidence Based Management, Facilitation-Techniken und praktische Python-Fähigkeiten mit Prompt Engineering, um Arbeitsprozesse effizienter und evidenzbasiert zu gestalten.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt Grundlagen: Scrum als empirisches Rahmenwerk, die Rolle des Scrum Master, Events wie Sprint, Daily, Review und Retrospektive sowie Artefakte Product Backlog, Sprint Backlog und Inkrement.
Teilnehmende erlernen, wie ein Sprint Goal entsteht, wie Empirie Entscheidungen leitet und wie Werte Vertrauen und Fokus stiften. Der Scrum Master coacht Team und Organisation, entfernt Hindernisse und fördert Selbstorganisation. Typische Lerninhalte:

  • Scrum-Grundsätze, Werte und Empirie
  • Rollen: Scrum Master, Product Owner, Developers
  • Events und Timeboxing (Daily 15 Min., Sprint max. 1 Monat)
  • Artefakte, Commitments und Transparenz
  • Praktische Übungen zu Moderation und Impediment-Handling

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft Accountabilities, die Definition of Done und professionelle Facilitation. Der Kurs fokussiert Situationen mit Zielkonflikten, Abhängigkeiten und der Groan Zone.
Teilnehmende lernen, wie Werte Entscheidungen prägen, wie DoD als lebender Qualitätsstandard wirkt und wie Moderation zu belastbaren, dokumentierten Ergebnissen führt. Es werden Techniken zur Situationsführung und zur Abgrenzung von Coaching vs. Mentoring vermittelt. Lerninhalte:

  • Vertiefung Scrum Values und Entscheidungsregeln
  • Definition of Done entwickeln und anwenden
  • Facilitation, Groan Zone, Moderationsmethoden
  • Selbstverwaltung stärken und Hindernisse adressieren
  • Qualitäts- und Risikomanagement im Teamkontext

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 richtet Produktverantwortung auf Wert und Outcome aus: Produktvision, Backlog-Pflege, Priorisierung und Evidence Based Management stehen im Zentrum.
Teilnehmende formulieren Visionen, erstellen nachvollziehbare Backlog-Einträge und entwickeln Prognosen mit Bandbreiten. Der Kurs zeigt, wie Wirkung statt nur Output gemessen wird und wie Release-Planung mit Annahmen und Daten arbeitet. Lerninhalte:

  • Produktvision und Zielableitung
  • Product Backlog als zentrale Quelle
  • Einträge beschreiben Nutzen und Akzeptanzkriterien
  • Priorisierung nach Wirkung, Risiko und Abhängigkeit
  • Evidence Based Management und Kennzahlen

Scaled Scrum

Scaled Scrum erläutert, wie mehrere Teams gemeinsam an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern. Gemeinsame DoD, Integration und Abstimmung stehen im Vordergrund.
Teilnehmende lernen, Qualitätsmaßstäbe zu vereinbaren, Arbeit so zu schneiden, dass Teams unabhängig liefern, und Prognosen organisationsweit zu konsolidieren. Der Fokus liegt auf Integrationstakt, Abhängigkeitsmanagement und verlässlicher Veröffentlichungsplanung. Lerninhalte:

  • Gemeinsame Definition of Done und Integrationsregeln
  • Schnittstellen- und Abhängigkeitsmanagement
  • Release-Planung über Teamgrenzen hinweg
  • Vorhersagen als Bandbreiten, Szenarien und Annahmen
  • Mechanismen zur frühen Integration und Risikominderung

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen vermittelt Kernbegriffe von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning sowie praktische Anwendungen für Text, Bild und Datenanalyse.
Teilnehmende lernen Prompt Engineering, den Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung und Entscheidungsunterstützung sowie ethische und datenschutzbezogene Aspekte. Übungen umfassen Chatbots, Bild-KI und Datenanalysen. Lerninhalte:

  • Definitionen, Geschichte und Anwendungsfelder von KI
  • Maschinelles Lernen vs. Deep Learning
  • Prompt Engineering und Textgenerierung
  • Bias, Datenschutz und ethische Kriterien
  • Best Practices zur Integration von KI in Prozesse

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python trifft KI verbindet Programmiergrundlagen mit KI-gestützten Arbeitsmethoden: Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen und modulare Programmierung werden praxisnah vermittelt.
Teilnehmende planen und entwickeln kleine Projekte, nutzen Bibliotheken (math, datetime, json, re) und lernen Debugging mit try/except. KI-Tools unterstützen beim Schreiben, Testen und Refaktorieren von Code; Prompt-Engineering für Programmierhilfe wird geübt. Lerninhalte:

  • Python-Syntax, Datentypen und Kontrollstrukturen
  • Funktionen, Module und saubere Code-Struktur
  • Listen, Dictionaries und Datenverarbeitung
  • Fehlerbehandlung, Debugging und Tests
  • Einsatz von KI zur Code-Generierung und Qualitätssicherung

Abschlusskompetenzen und Transfer

  • *** Nach Abschluss kombinieren Teilnehmende in dieser Maßnahme Fähigkeiten zur Etablierung eines verlässlichen Takts, klarer Ziele, sichtbarer Ergebnisse und eines gemeinsamen Qualitätsmaßstabs. Sie setzen Evidence Based Management für Produktentscheidungen ein, skalieren Scrum über mehrere Teams, moderieren Entscheidungsprozesse und nutzen Python sowie KI-Tools zur Automatisierung, Analyse und Verbesserung von Arbeitsprozessen. Kontinuierliche Anpassung, Transparenz und wertegeleitete Zusammenarbeit stehen im Zentrum.

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