Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI verbindet agile Praxis mit fundiertem Product Ownership, Skalierung, Kanban-Fluss und modernen Programmier- sowie KI-Fähigkeiten; die Maßnahme stärkt Empirie, Wertorientierung und technische Umsetzbarkeit. Scrum Master Experte & Product Owner Adv. (PSM 1 + 2 & PSPO 2), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen ergänzt strategische und technische Kompetenzen für reale Produktarbeit.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Kombination bereitet auf operative und übergeordnete Rollen vor: Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, skalierte Delivery-Verantwortung und technische Implementierung mit Python/JavaScript.
Angewandt werden Backlog-Pflege, Sprint-Steuerung, Integration über mehrere Teams, Kanban-Flusssteuerung sowie KI-gestützte Automatisierung, Prompt Engineering und Code-Verbesserung. Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI fördert Outcome- statt Output-Denken.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 legt die Basis: Scrum als empirisches Rahmenwerk, Rollen, Events und Artefakte.
In Scrum Master 1 lernen Teilnehmende, Sprint Goal zu formulieren, das Product Backlog nach Wert zu verstehen und Daily, Review und Retrospektive zielgerichtet zu nutzen. Fokus liegt auf DoD (Definition of Done), Transparenz und den Scrum Values.

  • Scrum-Framework, Events und Timeboxes
  • Rollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement
  • Sprint Goal bilden und steuern
  • Empirie anwenden und messen

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft Coaching, Facilitation und die konkrete Unterstützung selbstverwaltender Teams.
In Scrum Master 2 wird die Verbindung von Werten, Accountabilities und Entscheidungsregeln geschärft; Moderationstechniken, Umgang mit der Groan Zone und situative Führung werden trainiert. Die Definition of Done wird als lebender Qualitätsstandard etabliert.

  • Vertiefte Facilitation und Decision Rules
  • Coaching vs. Mentoring abgrenzen
  • Selbstverwaltung fördern und Hindernisse entfernen
  • Qualitätsmaßstab pflegen (DoD)
  • Umgang mit Zielkonflikten und Abhängigkeiten

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 fokussiert Ergebniswirkung, Product Backlog Management und Evidence Based Management.
In Scrum Product Owner 2 lernen Teilnehmende, Nutzenversprechen zu schärfen, Annahmen zu prüfen und Prioritäten an Wirkung zu orientieren. Stakeholder-Management, Kommunikationsregeln und die Übersetzung von Strategie in verständliche, lieferbare Einträge stehen im Zentrum.

  • Wertorientierte Backlog-Ordnung und Priorisierung
  • Outcome statt Output, Metriken und Hypothesenbildung
  • Stakeholder-Einbindung und Erwartungsklärung
  • Product Goal ableiten und kommunizieren
  • Organisationshindernisse erkennen und adressieren

Scaled Scrum

Scaled Scrum vermittelt, wie mehrere Teams an einem Produkt koordinieren, Integration sichern und Vorhersagen treffen.
Im Scaled Scrum lernen Teilnehmende gemeinsame Qualitätsmaßstäbe zu etablieren, Arbeit so zu zuschneiden, dass Integration früh gelingt, und Release-Prognosen als Bandbreiten zu kommunizieren. Risiken, Abhängigkeiten und Integrationszyklen werden sichtbar gemacht.

  • Gemeinsame Definition of Done über Teams
  • Schnittstellen- und Abhängigkeitsmanagement
  • Integrationstaktiken und kurze Zusammenführungszyklen
  • Prognosen mit Bandbreiten und Annahmen
  • Organisationsentscheidungen zur Skalierung

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Flow-Prinzipien mit Scrum-Zyklen, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu steigern.
In Scrum mit Kanban steht das Sichtbarmachen von Arbeit, Begrenzen paralleler Aufgaben und Messen von Durchsatz, Lead- und Cycle-Time im Fokus. Prognosen entstehen aus historischen Daten; das Product Backlog bleibt geordnet nach Nutzen und Risiken.

  • Visualisierung des Workflows und WIP-Limits
  • Messen von Durchsatz, Wartezeiten und Engpässen
  • Anpassung von Losgrößen und Übergaben
  • Prognosen auf Basis historischer Ergebnisse
  • Vereinbarungen zur täglichen Steuerung

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Grundbegriffe, Einsatzfelder, Prompt Engineering und Ethik.
Teilnehmende erlernen Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning verständlich, testen Chatbots, Bild- und Text-KI und reflektieren Datenschutz sowie Bias. Praktische Übungen zeigen, wie KI-Tools Texte generieren, Daten analysieren und Routineaufgaben automatisieren.

  • Konzepte: KI, ML, Deep Learning
  • Prompt Engineering und effektive Fragestellungen
  • Tools für Text-, Bild- und Datenanalyse
  • Ethik, Datenschutz und Bias
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python kombiniert Programmiergrundlagen mit KI-gestützten Arbeitsmethoden für Automatisierung und Datenanalyse.
In Python erlernen Teilnehmende Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Listen und Dictionaries sowie Fehlerbehandlung und Debugging. Bibliotheken (json, datetime, math) und modularer Aufbau werden vermittelt; KI-Tools unterstützen beim Schreiben, Testen und Refaktorieren von Code.

  • Syntax, Variablen, Datentypen
  • Bedingungen, Schleifen und Funktionen
  • Datenstrukturen: Listen, Dictionaries
  • Bibliotheken, Fehlerbehandlung, Debugging
  • Einsatz von KI-Tools und Prompting beim Coden

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

JavaScript verbindet Frontend-Konzepte mit KI-unterstützter Entwicklung für interaktive Webanwendungen.
Teilnehmende üben Variablen, Arrays, Objekte, Kontrollstrukturen, DOM-Grundlagen und Modularisierung. Debugging, Projektstrukturierung in VS Code und der produktive Einsatz von KI zur Codeverbesserung stehen im Fokus, um dynamische, benutzerfreundliche Anwendungen zu entwickeln.

  • JavaScript-Syntax, Variablen, Datentypen
  • Funktionen, Arrays und Objekte
  • DOM-Interaktion und Browser-APIs
  • Debugging und Projektstruktur in VS Code
  • KI-gestützte Tests und Code-Optimierung

Abschließende Kompetenzübersicht
Nach Abschluss sind Teilnehmende in der Lage, Scrum wirksam einzusetzen, Product Backlogs wertorientiert zu führen, Skalierung und Kanban-Flow zu gestalten sowie KI-gestützte Automatisierung und Programmierung in Python und JavaScript praktisch anzuwenden.
Die Maßnahme stärkt Empirie, Facilitation, Outcome-Orientierung, Definition of Done-Anwendung und technische Umsetzbarkeit; so entstehen verlässliche Takte, überprüfbare Ergebnisse und nachhaltige Lernzyklen. Scrum Master Experte & Product Owner Adv. (PSM 1 + 2 & PSPO 2) rundet das Profil ab.

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