Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python & KI verbindet agile Führung, Product Ownership, Skalierung, Flusssteuerung und moderne Programmier- sowie KI-Grundlagen. In Scrum Master Experte & Product Owner Adv. (PSM 1 + 2 & PSPO 2), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), Python trifft KI werden Empirie, Wertorientierung und technische Umsetzbarkeit zusammengebracht, um produktive, messbare Ergebnisse zu ermöglichen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python & KI qualifiziert für operative und strategische Rollen: Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, Teamlead und technikorientierte Rollen wie Python Developer oder KI-Anwenderin.
Teilnehmende setzen Scrum, Scaled Scrum und Kanban zur Verbesserung von Durchlaufzeiten, Vorhersagen (Progosen) und Qualität ein und nutzen Python und KI zur Automatisierung, Datenanalyse und Prototypenerstellung.
Scrum Master Experte & Product Owner Adv. vermittelt die Verbindung von Outcome-Orientierung, Evidence Based Management und ethischem KI-Einsatz.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 legt die Basis: Scrum als empirisches Rahmenwerk, die Rolle des Scrum Masters und die Zusammenarbeit von Product Owner, Developers und Scrum Master.
Teilnehmende lernen, Sprint Goals zu formulieren, Daily Scrum zu steuern und Artefakte (Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement) mit Commitments zu nutzen. Empirie, Timeboxes (z. B. Daily 15 Min.) und Werte stehen im Zentrum.
Lerninhalte:

  • Scrum-Grundsätze und Werte
  • Rolle und Aufgaben des Scrum Masters
  • Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Product Backlog-Ordnung und Transparenz
  • Definition of Done und nutzbares Inkrement

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft Verhalten, Facilitation und Coaching in schwierigen Situationen; Fokus liegt auf Selbstverwaltung, Decision Rules und Umgang mit Groan Zone.
Verantwortung, Moderation und das Pflegen einer lebendigen Definition of Done werden geschärft; Hindernisse werden proaktiv adressiert, Führung wird als Rahmengebung praktiziert.
Lerninhalte:

  • Werte konkretisieren und Entscheidungen leiten
  • Facilitation-Techniken und Entscheidungsregeln
  • Coaching vs. Mentoring
  • Definition of Done als Qualitätsstandard
  • Umgang mit Zielkonflikten und Abhängigkeiten

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 fokussiert Wirkung statt Umfang: Wertdefinition, Product Backlog-Management und Stakeholder-Interaktion stehen im Vordergrund.
Teilnehmende erlernen Evidence Based Management, Metriken zur Wirkung und Techniken, um Annahmen zu prüfen und Prioritäten nachvollziehbar zu begründen; Organisationsstrukturen werden auf Entscheidungsfähigkeit geprüft.
Lerninhalte:

  • Outcome-Orientierung und Nutzenformulierungen
  • Aufbau und Pflege eines wirksamen Product Backlogs
  • Stakeholder-Management und Erwartungsklärung
  • Metriken, Hypothesen und EBM
  • Übersetzen von Strategie in umsetzbare Schritte

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams am gleichen Produkt zusammenarbeiten, ohne Qualität und Integration zu gefährden; ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab wird etabliert.
Fokus liegt auf Schnittstellen, Reduktion von Abhängigkeiten, gemeinsamen DoD und Vorhersagen als Bandbreiten; Kombination von Integration, Release-Planung und Risikoabschätzung erzeugt verlässliche Erwartungen.
Lerninhalte:

  • Gemeinsame Definition of Done und Qualitätsmaßstab
  • Schnittstellen- und Abhängigkeitsmanagement
  • Integration und Release-Planung über Teamgrenzen
  • Prognosen als Bandbreiten und Annahmenmanagement
  • Maßnahmen zur frühen und häufigen Integration

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Timebox-basiertes Arbeiten mit Flussorientierung: Sichtbarkeit, WIP-Limits und Durchsatzmessung erhöhen Vorhersagbarkeit und reduzieren Wartezeiten.
Teilnehmende lernen, Product Backlog als geordnete Darstellung nächster wirksamer Schritte zu pflegen und Flussmetriken (Durchsatz, Cycle Time) zu nutzen, um Engpässe zu erkennen und Losgrößen anzupassen.
Lerninhalte:

  • Visualisierung des Workflows und WIP-Grenzen
  • Flusskennzahlen: Durchsatz, Durchlaufzeit, Wartezeit
  • Prognosen auf Basis historischer Daten
  • Anpassung von Losgrößen und Übergaben
  • Abstimmungen zur Verlässlichkeit von Releases

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Funktionsweise, Einsatzfelder und ethische Aspekte der Künstlichen Intelligenz; Schwerpunkt liegt auf praktischem Einsatz und kritischer Bewertung.
Teilnehmende üben Prompt Engineering, arbeiten mit Chatbots, Text- und Bild-KI und lernen Datenschutz, Bias und Integration in Arbeitsprozesse kennenzulernen.
Lerninhalte:

  • Grundkonzepte: ML, Deep Learning, schwache vs. starke KI
  • Prompt Engineering und Tool-Nutzung
  • Textgenerierung, Datenanalyse, Automatisierung
  • Ethik, Datenschutz, Bias
  • Praxisübungen mit Chatbots und Bild-KI

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python verbindet grundlegende Programmierfertigkeiten mit KI-gestützten Entwicklungspraktiken; Python wird als Werkzeug zur Automatisierung, Analyse und Prototypentwicklung genutzt.
Teilnehmende schreiben strukturierte Programme, nutzen Libraries, debuggen und integrieren KI-Tools zum Refactoring und zur Code-Generierung; kleine Projekte demonstrieren Anwendung in realen Szenarien.
Lerninhalte:

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen
  • Funktionen, Module und Datenstrukturen (Listen, Dicts)
  • Bibliotheken: math, datetime, json, re
  • Fehlerbehandlung (try/except) und Debugging
  • Einsatz von KI-Tools beim Coden und Prompting

Details zur fachlichen Kompetenz
Nach Abschluss sind Teilnehmende in der Lage, Scrum so einzusetzen, dass Takt, Zielklarheit und sichtbare Ergebnisse entstehen; Teams werden in Selbstverwaltung gestärkt, Hindernisse adressiert und Inkremente nutzbar geliefert.
Sie können Scrum in komplexen Umfeldern wirksam halten, Product Backlogs wirkorientiert managen, Vorhersagen und Releases über mehrere Teams koordinieren und Flussoptimierung mit Kanban betreiben.
Technisch erwerben Teilnehmende Grundlagen in Python, anwendernahe KI-Kompetenz und die Fähigkeit, KI-Tools verantwortungsbewusst und datenschutzkonform in Arbeitsprozesse zu integrieren. Inkrememt und Iteration werden so produktiv nutzbar gemacht.

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