Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 2 & Agile Leadership & Python & KI verbindet technische und führungsorientierte Kompetenzen: In Scrum Master Experte & Product Owner Adv. (PSM 1 + 2 & PSPO 2), Scrum Agile Leadership (PAL 1), Python trifft KI und KI Grundlagen steht die Fähigkeit im Zentrum, Empirie, Wertorientierung und technische Werkzeuge kombiniert anzuwenden, um zuverlässige Inkremente und wirkungsvolle Produkte zu liefern.
Praxisbezug und berufliche PerspektivenDie Maßnahme richtet sich an Scrum Master, Product Owner, Agile Coaches und technische Mitarbeitende, die Scrum praktisch anwenden und KI/ Python für Automatisierung und Analyse nutzen wollen. Praxisnahe Übungen verbinden Sprint-Takt, Product Backlog-Pflege, Definition of Done und Evidence Based Management mit KITools und Programmierpraktiken. Einsatzfelder: Produktentwicklung, Digitalisierung, Data-Analytics, Automatisierung in Fachbereichen; Karrierepfade reichen von Teamlead über Product Owner bis zu Data/AI-Praktikern. Kontinuieriche Verbesserung, Stakeholder-Dialog und praktische Tool-Nutzung werden trainiert.
Scrum Master 1Scrum Master 1 legt die Basis: Scrum als empirisches Rahmenwerk, Rollen (Product Owner, Developers, Scrum Master), Events und Artefakte werden praktisch erfahrbar. Teilnehmende erlernen, wie ein Sprint-Goal entsteht und Daily, Review und Retrospektive zur Steuerung beitragen. Fokus liegt auf Werten, Transparenz und Daily-Steuerung.
- Scrum-Prinzipien, Werte und Empirie erklären
- Sprint Planning, Sprint-Goal und Timeboxing anwenden
- Product Backlog verstehen und Priorisierung erkennen
- Daily Scrum zur Fortschrittssteuerung nutzen
- Definition of Done als Qualitätsmaß einführen
Ergebnisorientierung und operative Techniken
Teilnehmende planen Sprints, steuern Fortschritt und liefern nutzbare Inkremente.
Scrum Master 2 vertieft Coaching, Facilitation und Umgang mit komplexen Spannungsfeldern. Hier wird die Definition of Done als lebender Qualitätsstandard gepflegt und Moderationstechniken für die Groan Zone erprobt. Die Rolle des Scrum Master als Gestalter von Rahmenbedingungen und als Unterstützer der Selbstorganisation steht im Mittelpunkt.
- Coaching und Moderationstechniken
- Decision Rules und Facilitation anwenden
- Hindernisse identifizieren und adressieren
- Qualitätssicherung über DoD und gemeinsame Standards
- Umgang mit Abhängigkeiten und mehreren Teams
Führung als Kontextgestaltung
Teilnehmende stärken Selbstverwaltung, sichern Informationsflüsse und fördern verlässliche Entscheidungsräume.
Scrum Product Owner 2 fokussiert Outcome statt Output: Wertdefinition, Product Backlog Management und Evidence Based Management werden zur täglichen Praxis. Stakeholder-Kommunikation, Hypothesengetriebene Priorisierung und messbare Ziele werden in realen Beispielen geübt.
- Formulierung von Nutzenversprechen und Messgrößen
- Backlog-Einträge auf Wirkung ausrichten
- Priorisierung nach Nutzen, Risiko und Abhängigkeit
- Stakeholder-Management und Erwartungsklärung
- Anwendung von Evidence Based Management
Strategische Ausrichtung und operative Umsetzung
Teilnehmende gestalten Backlogs, leiten überprüfbare Ziele ab und führen datengestützte Entscheidungen ein.
Scrum Agile Leadership verbindet situative Führung mit dem Aufbau tragfähiger Rahmenbedingungen. Führung wird als Ermöglicher verstanden: Erwartungen klären, Entscheidungsräume schützen und Kompetenzen entwickeln. Organisationsschnittstellen und Governance werden kritisch bewertet.
- Situative Führung und Unterstützung des Teams
- Gestaltung von Entscheidungsräumen und Verantwortlichkeiten
- Reduktion von Übergaben und Beschleunigung von Durchlaufzeiten
- Coaching vs. Mentoring unterscheiden
- Identifikation organisationaler Bremsen
Leadership als Kontextgestaltung
Teilnehmende fördern sichere Entscheidungsräume und reduzieren strukturelle Hindernisse.
Der Kurs vermittelt Grundkonzepte von KI, Machine Learning und praktischen Einsatzfeldern sowie ethische Aspekte. Teilnehmende testen Chatbots, Bild- und Text-KI, lernen Prompt Engineering und Integration in Arbeitsprozesse.
- Grundlagen: Definition, ML, Deep Learning
- Prompt Engineering und Textgenerierung
- Automatisierung und Entscheidungsunterstützung
- Datenschutz, Bias und ethische Fragestellungen
- Praxisübungen mit Chatbots und Bild-KI
KI praktisch und kritisch nutzen
Teilnehmende setzen KI-Tools zur Effizienzsteigerung ein und beurteilen Risiken sachkundig.
Python trifft KI: Einführung in Python, Datenstrukturen, Kontrollflüsse, Funktionen und Modularisierung kombiniert mit KIgestützter Unterstützung beim Coden. Debugging, Bibliotheken und kleine Praxisprojekte bilden die Anwendungsebene.
- Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen
- Schleifen, Funktionen und Module
- Listen, Dictionaries und Datenverarbeitung
- Fehlerbehandlung, Debugging und saubere Struktur
- Nutzung von KI-Tools zum Testen und Refaktorieren
Programmieren als Grundlage für Automatisierung
Teilnehmende entwickeln kleine Projekte, nutzen KI zur Code-Assistenz und verknüpfen Programmierpraxis mit Datenanalyse.
Abschlusskompetenzen
- Verlässlicher SprintTakt, klar definierte Ziele und sichtbare Ergebnisse erzeugen
- Selbstverwaltung, transparente Artefakte und lebende Qualitätsstandards etablieren
- Produktwert messen, Hypothesen testen und Entscheidungen anhand von Evidenz treffen
- KI und Python als Werkzeuge zur Automatisierung, Analyse und Unterstützung nutzen
- Transfer in reale Arbeitskontexte: Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Data/AIRollen, Entwicklerinnen und digitale Verantwortliche
Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.