Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 1 & Scaled Scrum & Python verbindet rollenorientierte Scrum-Expertise mit skalierten Praktiken und praxisnaher Programmierung; in Scrum Master Experte & Product Owner (PSM 1 + 2 & PSPO 1), Scaled Scrum (SPS), Python trifft KI steht wertorientierte Lieferung und empirisches Arbeiten im Mittelpunkt.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme ist auf unmittelbare Anwendbarkeit ausgelegt: Scrum Master, Product Owner und Entwickler nutzen Empirie, Timeboxing und transparente Artefakte, um verlässliche Inkremente zu liefern und Entscheidungen datenbasiert zu treffen. Evidence Based Management verbindet Ziele mit messbaren Ergebnissen; Python unterstützt Automatisierung, Datenanalyse und KI-gestützte Arbeitsschritte.
Einsatzgebiete reichen von Produktteams über IT-Entwicklung bis zu datengetriebenen Rollen wie Data Analyst oder Python Developer. Fähigkeiten in Facilitation, Moderation, Definition of Done und Prompt Engineering sorgen für direkte Einsatzfähigkeit in agilen Projekten.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt Grundprinzipien des Frameworks und die Rolle des Scrum Master für Team-Effektivität. Teilnehmende erlernen Empirie, Sprint-Takt, Events und Artefakte sowie Werte, die Transparenz und Vertrauen schaffen.
Lerninhalte:

  • Scrum als empirisches Rahmenwerk und Werteorientierung
  • Aufbau des Scrum Teams: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review, Retrospektive
  • Product Backlog (Prodct Backlog) Struktur und Priorisierung
  • Definition of Done (DoD) und Inkrement-Sichtbarkeit

Die Teilnehmenden können Sprint Goals formulieren, tägliche Steuerung durchführen und Hindernisse identifizieren sowie erste Coaching- und Moderationsaufgaben übernehmen.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft Coaching, Facilitation und die Pflege von Qualitätsstandards in anspruchsvollen Kontexten. Fokus liegt auf Selbstverwaltung, Umgang mit Konflikten und professioneller Moderation.
Lerninhalte:

  • Werte als Entscheidungsbasis und Verhalten in Zielkonflikten
  • Weiterentwicklung und Anwendung der Definition of Done bei mehreren Teams
  • Facilitation-Techniken, Decision Rules und Umgang mit der Groan Zone
  • Situationsgerechte Führung, Coaching vs. Mentoring
  • Hindernismanagement ohne Untergrabung der Selbstorganisation

Absolventinnen können Teamverhalten steuern, Qualitätsstandards institutionalieren und in komplexen Umfeldern Stabilität und Lernfähigkeit fördern.

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 legt den Schwerpunkt auf Produktvision, Wertmaximierung und probabilistische Planung. Die Rolle wird als treibende Kraft für Outcome statt nur Output geschult.
Lerninhalte:

  • Entwicklung und Kommunikation einer klaren Produktvision
  • Product Backlog-Pflege, Eintragsbeschreibung und Zerlegung
  • Priorisierung nach Wirkung, Risiko und Nutzen
  • Release-Prognosen als Bandbreiten mit Annahmen
  • Evidence Based Management zur Verknüpfung von Zielen und Kennzahlen

Teilnehmende formulieren überprüfbare Ziele, bewerten Produktwirkung und setzen Metrics ein, um Prioritäten und Releases sachgerecht zu steuern.

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern. Integration, gemeinsame Qualität und Vorhersage über Teamgrenzen sind zentral.
Lerninhalte:

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab und durchgängige Integration
  • Schnittstellen, Abhängigkeiten sichtbar machen und reduzieren
  • Planung über Teams: Bandbreiten, Annahmen und Integrationsrisiken
  • Schnitt von Arbeitspaketen für maximale Teamunabhängigkeit
  • Abstimmungen zur Veröffentlichung und Risikosteuerung

Absolventinnen setzen gemeinsame DoD durch, orchestrieren Integrationstakte und liefern verlässliche, integrierte Inkremente über Teamgrenzen hinweg.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Der Kurs verbindet Python-Grundlagen mit KI-gestützten Entwicklertools; Ziel ist die Fähigkeit, kleine, modulare Programme zu planen, zu schreiben und mit KI-Unterstützung zu verbessern.
Lerninhalte:

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen
  • Listen, Dictionaries und grundlegende Bibliotheken (math, json, re)
  • Fehlerbehandlung (try/except), Debugging und saubere Strukturierung
  • Modularisierung, Projekte planen und dokumentieren
  • Nutzung von KI-Tools, Prompt Engineering und Code-Refactoring

Teilnehmerinnen können Programme erstellen, Debugging durchführen, Bibliotheken einsetzen und KI für Code-Generierung und -Verbesserung nutzen; dies legt die Basis für Data Science, Automatisierung und weiterführende KI-Integration.

Fachliche Kompetenz / Ergebnisübersicht
Nach Abschluss beherrschen Teilnehmende Scrum Master- und Product Owner-Praktiken sowie Skalierungsprinzipien; sie setzen Empirie, Werte, Sprint Goals, DoD und Artefakte so ein, dass verlässliche Takte, klare Ziele und nutzbare Inkremente entstehen.
Zusätzlich erwerben sie praktische Python-Kenntnisse und die Fähigkeit, KI-gestützte Tools beim Programmieren, Testen und Refaktorisieren zielgerichtet einzusetzen; das ermöglicht Einsatz als Scrum Master, Product Owner, Python Developer oder Data Analyst in agilen, skalierenden Produktumgebungen.

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