Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI verbindet Scrum-Fähigkeiten mit Produktverantwortung, Führung, Flow-Optimierung sowie praktischer KI- und Programmierkenntnis; Scrum Master & Product Owner Experte ergänzt dies mit KI-Anwendungen für moderne IT-Aufgaben.
Praxisbezug und berufliche PerspektivenDie Maßnahme richtet sich an Scrum Master, Product Owner, Agile Coaches, Teamleads und Entwickler, die Scrum Master & Product Owner Experte (PSM 1 & PSPO 1 + 2) werden oder KI-gestützte Automatisierung einführen wollen.
Konkrete Anwendungen: Sprint-Planung, Backlog-Pflege, Evidence Based Management, Flow-Optimierung mit Kanban, Automatisierung mit Python und interaktive Webfunktionen mit JavaScript. Einsatz in Produktentwicklung, IT-Projekten, Produktmanagement und Digitalisierungsinitiativen.
Scrum Master 1 vermittelt Scrum als empirisches Rahmenwerk und die Rolle des Scrum Masters.
Teilnehmende lernen, wie ein Sprint-Takt, Timebox-Disziplin und Daily-Steuerung verlässlich entstehen. Die Rolle des Scrum Masters als Coach, Moderator und Hindernisbeseitiger wird geübt.
- Empirie und Scrum-Werte
- Sprint, Daily, Review, Retrospektive
- Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement und Defintion of Done
- Moderation und Coaching-Techniken
- Hindernisse identifizieren und beseitigen
Scrum Product Owner 1
Scrum Product Owner 1 fokussiert auf Produktvision, Priorisierung und Backlog-Pflege zur Wertmaximierung.
Die Ausbildung zeigt, wie ein Product Backlog als einzige, transparente Quelle funktioniert, wie Release-Vorhersagen als Bandbreiten gestaltet werden und wie Evidence Based Management Entscheidungen unterstützt.
- Formulierung einer Produktvision
- Backlog-Pflege und klare Eintragsbeschreibungen
- Priorisierung nach erwartbarem Nutzen
- Vorhersagen mit Annahmen und Bandbreiten
- Einführung in Evidence Based Management
Scrum Product Owner 2
Scrum Product Owner 2 vertieft Ergebnisorientierung, Stakeholder-Interaktion und organisatorische Hebel für Produktarbeit.
Im Fokus stehen Messgrößen für Wirkung, Umgang mit Erwartungen sowie Strategien, um Aufbau- und Ablauforganisation produktfreundlich zu gestalten.
- Wirkung vs. Auslieferung
- Metriken und KPIs zur Wirkungsmessung
- Stakeholder-Kommunikation und Erwartungsabgleich
- Organisationsstrukturen und Entscheidungswege
- Anwendung von Evidence Based Management
Scrum Agile Leadership
Scrum Agile Leadership zeigt Führung als Gestalten von Kontext statt als Detailsteuerung und stärkt Selbstverwaltung im Team.
Führungskräfte lernen, wie Ziele, Entscheidungsräume und Unterstützung definiert werden, um selbstverwaltende Teams zu ermöglichen und strukturelle Bremsen zu adressieren.
- Rollenverständnis von Führung in agilen Umgebungen
- Schaffung von Rahmenbedingungen für Selbstverwaltung
- Erwartungen klären und Sicherheit schaffen
- Identifikation und Beseitigung organisationaler Hindernisse
- Situative Interventionen und Coaching
Scrum mit Kanban
Scrum mit Kanban verbindet Flow-Prinzipien mit Scrum-Disziplin, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu erhöhen.
Teilnehmende lernen, wie Work-in-Progress begrenzt, Durchsatz gemessen und Engpässe reduziert werden, damit Releases verlässlich an beobachteten Ergebnissen ausgerichtet sind.
- Visualisierung des Flusses und WIP-Limits
- Messgrößen: Durchsatz, Lead- und Cycle-Time
- Prognosen als Bandbreiten basierend auf historischen Daten
- Anpassung von Losgrößen und Übergaben
- Kombination von Backlog-Management und Flussoptimierung
KI Grundlagen und praktische Anwendungen
Der Kurs vermittelt Grundkonzepte der Künstlichen Intelligenz, Einsatzfelder, Prompt Engineering und ethische Aspekte.
Teilnehmende setzen KI-Tools praktisch ein für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung, beurteilen Bias und Datenschutz und entwickeln Integrationsideen für den Arbeitsalltag.
- Grundbegriffe: ML, Deep Learning, schwache vs. starke KI
- Prompt Engineering und Tool-Einsatz
- Text-, Bild- und Daten-KI in Praxisübungen
- Ethik, Bias und Datenschutz
- Integration von KI in Arbeitsprozesse
KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python
Python vermittelt grundlegende Programmierfertigkeiten, Datenstrukturen und die Nutzung von Bibliotheken im Kontext von KI-gestützter Entwicklung.
Schwerpunkt liegt auf strukturiertem Codieren, Debugging, Nutzung von KI-Tools zur Code-Unterstützung und dem Aufbau kleiner Projekte zur Automatisierung und Analyse.
- Variablen, Datentypen, Bedingungen und Schleifen
- Funktionen, Module und modulare Struktur
- Listen, Dictionaries und Datenverarbeitung
- Bibliotheken, Debugging und Fehlerbehandlung
- Einsatz von KI-Tools und Prompting beim Coden
Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI
JavaScript vermittelt Frontend-relevante Programmierkonzepte, DOM-Interaktion und moderne Entwicklungsabläufe mit KI-Unterstützung.
Teilnehmende entwickeln dynamische Webfunktionen, strukturieren Code mit Funktionen und Objekten und nutzen KI-Tools zur Test- und Qualitätsunterstützung; Entwicklungsumgebungen wie VS Code werden eingeführt.
- Variablen, Arrays, Objekte und Kontrollstrukturen
- Funktionen, Modularisierung und Wiederverwendbarkeit
- DOM-Grundlagen und Browser-Interaktion
- Debugging-Methoden und Projektstruktur in VS Code
- KI-gestützte Optimierung und Testunterstützung
Abschließend bildet Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI ein integriertes Curriculum: von Scrum-Grundlagen über fortgeschrittenes Produktmanagement und Führung bis zu praktischer KI- und Programmierkompetenz. Die Inhalte sind so gestaltet, dass Teilnehmende nach Abschluss Rollen übernehmen, Wertbeiträge messen, Fluss und Qualität steuern und KI sicher sowie produktiv einsetzen können.
Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.