Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1+2 & Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI verbindet agiles Teamcoaching, professionelle Produktverantwortung und praxistaugliche Programmierkenntnisse; in Scrum Master & Product Owner Experte werden Empirie, Wertorientierung und KI-gestützte Entwicklungspraktiken vermittelt.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme kombiniert Rollenwissen (Scrum Master, Product Owner), Flussorientierung (Kanban) und Programmierpraxis (Python, JavaScript) mit KI-Anwendungen.
Teilnahmebefähigt für operative Rollen wie Scrum Master, Product Owner, Agile Coach sowie für techn. Rollen in Web- und Datenprojekten. Praxisnahe Techniken zur Backlog-Pflege, Sprint-Planung, Flussoptimierung und KI-Einführung lassen sich direkt in Projekten anwenden.

Scrum Master 1

Der Kurs legt die Basis: Scrum als empirisches Rahmenwerk verstehen und als Scrum Master effektiv anwenden.
Teilnehmende erlernen Teamcoaching, Moderation und das Entfernen von Hindernissen, um Takt, Transparenz und die Definition of Done sicherzustellen. Fokus liegt auf Events (Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive), Artefakten (Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement) und auf der Förderung gemeinsamer Werte.

  • Empirie, Werte und Teamverantwortung
  • Events: Zweck, Timeboxen, Sprint Goal
  • Artefakte und Commitments
  • Moderation und Coaching-Techniken
  • Qualitätsmaßstäbe und DoD

Scrum Product Owner 1

In Scrum Product Owner 1 steht die Produktvision und Wertorientierung im Zentrum.
Teilnehmende lernen, wie ein Product Backlog als einzige, transparente Quelle gepflegt wird, wie Backlog-Einträge Nutzen beschreiben und wie Priorisierung und Prognosen als Bandbreiten kommuniziert werden. Evidence Based Management verknüpft Kennzahlen mit Entscheidungen, damit Wirkung statt Umfang gemessen wird.

  • Produktvision und Ziele ableiten
  • Backlog-Pflege und Eintragsqualität
  • Priorisierung nach Wert und Risiko
  • Vorhersagen mit Annahmen und Bandbreiten
  • Kennzahlen und EBM

Scrum Product Owner 2

Der Aufbaukurs vertieft Outcome-, Stakeholder- und Organisationsfragen für professionelle Produktverantwortung.
Schwerpunkt ist die Messbarkeit von Wirkung, Stakeholder-Kommunikation und strukturelle Hebel in der Organisation. Teilnehmende lernen, Annahmen im Backlog sichtbar zu halten, Releases nüchtern zu planen und Entscheidungen anhand von Ergebnissen zu treffen.

  • Wirkung statt Umfang definieren
  • Stakeholder-Management und Erwartungen
  • Backlog in Ergebnisbeiträge übersetzen
  • Organisationsschnittstellen und Governance
  • EBM zur Steuerung und Kurskorrektur

Scrum mit Kanban

Dieser Kurs verbindet Scrum-Prinzipien mit Kanban-Techniken, um Fluss, Vorhersagbarkeit und Engpassmanagement zu verbessern.
Thematisiert werden Flussmessungen (Durchsatz, Wartezeiten), Losgrößen, Begrenzung paralleler Arbeit und das Sichtbarmachen von Abhängigkeiten. Product Backlog und Flow werden so gestaltet, dass Vorhersagen auf historischen Daten und Beobachtungen beruhen.

  • Flussmetriken und Durchsatz
  • WIP-Limits und Losgrößen
  • Engpass-Identifikation und Reduktion
  • Integration von Backlog-Management und Flow
  • Vorhersagen als Bandbreiten

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs vermittelt Grundkonzepte von Künstlicher Intelligenz und konkrete Nutzungsszenarien im Arbeitsalltag.
Inhalte reichen von Maschinellem Lernen und Deep Learning über Prompt Engineering bis zu ethischen Fragen, Bias und Datenschutz. Teilnehmende testen Chatbots, Text- und Bild-KI, lernen Tools zur Automatisierung und reflektieren Chancen und Risiken für Prozesse und Produktwirkung.

  • Grundlagen ML/DL und Anwendungsfelder
  • Prompt Engineering und Tool-Einsatz
  • Text-, Bild- und Sprach-KI testen
  • Ethik, Datenschutz und Bias
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Praxisorientierte Einführung in Python mit Bezug auf KI-gestützte Entwicklungsprozesse.
Teilnehmende erlernen Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen sowie Bibliotheken und Debugging. KI-Tools unterstützen beim Schreiben, Testen und Refaktorieren; Prompt Engineering zur Codehilfe wird geübt. Kleine Projekte fördern automatisierung, Datenauswertung und saubere Strukturierung.

  • Variablen, Datentypen und Operatoren
  • Bedingungen, Schleifen, Funktionen
  • Listen, Dictionaries und Module
  • Bibliotheken und Fehlerbehandlung
  • KI-gestützte Entwicklungshilfen

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

Fokus auf JavaScript als Basistechnologie für interaktive Webanwendungen mit KI-unterstützter Entwicklung.
Vermittelt werden Datentypen, Kontrollstrukturen, Arrays/Objekte, DOM-Grundlagen, Debugging und Projektstruktur. KI-Tools werden zum Schreiben und Testen von Code eingesetzt; Best Practices für Entwicklungsumgebungen wie VS Code werden gezeigt, um produktive Frontend-Entwicklung zu ermöglichen.

  • JavaScript-Grundlagen und Datenmodelle
  • Kontrollstrukturen, Funktionen und Module
  • DOM-Interaktion und Browser-APIs
  • Debugging und Projektstruktur
  • KI-Tools zur Code-Optimierung

Abschließende Kompetenzzusammenfassung
Nach Abschluss sind Teilnehmende befähigt, Scrum Master- und Product Owner-Verantwortung zu übernehmen, Kanban-gestützte Flussoptimierung zu realisieren sowie Python- und JavaScript-basierte Lösungen mit KI-Integration zu entwickeln. Die Kombination aus Empirie, Evidence Based Management, Flussdenken und praktischer Programmierfähigkeit unterstützt nachhaltige, wertorientierte Produktentwicklung.

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