Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1+2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python kombiniert praktische Scrum-Expertise mit Product Ownership, Skalierung, Kanban-Prinzipien und Python-Programmierkenntnissen; die Maßnahme zielt auf wertorientierte Produktarbeit, verlässliche Lieferfähigkeit und KI-unterstützte Automatisierung.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Verbindung von Scrum Master, Product Owner (PSPO 1 + PSPO 2), Scaled Scrum und Kanban sowie Python schafft Praxisnähe: Empirie, Sprint-Takt und Product Backlog-Pflege werden mit Flussoptimierung, Qualitätsmaßstäben und einfacher Programmierautomatisierung verknüpft.
Einsatzgebiete sind Produktentwicklung, Release-Planung, Agile Coaching, Teamleitung, DevOps-nahe Rollen sowie Data- und Python-basierte Automatisierungsaufgaben; Skills wie Evidence Based Management, Sprint Goal-Orientierung und Flussmessung erhöhen die Einsatzfähigkeit in IT-Teams und interdisziplinären Projekten.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt das empirische Rahmenwerk von Scrum, die Werte, Rollen und Events sowie die Verantwortung für Team-Effectiveness.
Teilnehmende erlernen das Formulieren eines klaren Sprint Goal, die Moderation von Events, das Coaching zu Selbstorganisation und das Entfernen von Hindernissen.

  • Empirie: Plan-Do-Check-Act in kurzen Sprints
  • Rollenverständnis: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Events: Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement
  • Definition of Done als Qualitätsmaßstab

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 fokussiert Produktvision, priorisierte Backlog-Pflege und voraussschauende (PSPO 1) Vorhersagen mit Bandbreiten.
Die Teilnehmenden lernen, wie Produktziele aus Visionen abgeleitet, Backlog-Einträge wertorientiert beschrieben und Prognosen als Wahrscheinlichkeitsaussagen kommuniziert werden.

  • Produktvision formulieren und in Ziele übersetzen
  • Product Backlog als einzige Quelle geplanter Vorhaben
  • Backlog-Pflege: Zerlegung, Nutzenbeschreibung, Priorisierung
  • Release-Prognosen mit Bandbreiten und Annahmen
  • Evidence Based Management-Grundsätze anwenden

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 vertieft Outcome-Orientierung, Stakeholder-Interaktion und organisatorische Hebel für bessere Produktarbeit.
Schwerpunkt ist die messbare Wirkung statt reiner Auslieferung; Teilnehmende lernen, Annahmen zu prüfen, Stakeholder zu steuern und Organisationsstrukturen zu verbessern.

  • Wert vs. Umfang: Wirkung messen und steuern
  • Backlog-Management auf Ergebnisbeiträge ausrichten
  • Stakeholder-Kommunikation und Erwartungsabgleich
  • Organisationsanalyse: Schnittstellen, Governance, Entscheidungswege
  • Evidence Based Management für strategische Entscheidungen

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt integriert arbeiten, gemeinsame Qualitätsmaßstäbe setzen und Vorhersagen teamübergreifend erstellen.
Es geht um Integrationszyklen, Reduktion von Abhängigkeiten und einheitliche DoD-Kriterien, damit Inkremente verlässlich zusammengeführt werden.

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab und Integration
  • Schnittstellenmanagement und Abhängigkeitssichtbarkeit
  • Priorisierung nach Wirkung und Risiko
  • Vorhersagen als Bandbreiten über Teams hinweg
  • Veröffentlichungsplanung mit Szenarien und Signalen

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Flow-Prinzipien mit Scrum-Events, um Vorhersagbarkeit, Durchsatz und Engpassmanagement zu verbessern.
Teams lernen, Arbeit sichtbar zu machen, WIP-Grenzen zu setzen und Kennzahlen wie Durchsatz, Lead- und Cycle-Time zu nutzen, um Flaschenhälse zu beheben.

  • Sichtbarmachung des Flusses und WIP-Limits
  • Metriken: Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten
  • Flussoptimierung statt Auslastungsdenken
  • Prognosen auf Basis historischer daten und Bandbreiten
  • Selbstverwaltung und tägliche Steuerungsinformationen

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Der Python-Kurs verbindet Grundlagen der Programmierung mit KI-gestützter Arbeitsmethodik; Teilnehmende planen, schreiben und testen modulare Programme.
Inhalte umfassen Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen, Bibliotheken, Debugging sowie Einsatz von KI-Tools und Prompt Engineering zur Unterstützung beim Codieren.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren
  • Bedingungen, Schleifen, Funktionen und Module
  • Listen, Dictionaries und Datenverarbeitung
  • Fehlerbehandlung, Debugging, saubere Struktur
  • KI-Tools beim Coden, Testen und Refaktorieren; Prompt Engineering

Fachliche Kompetenz und Ergebnis
Nach Abschluss können Teilnehmer Scrum, Product Ownership, Skalierung und Kanban praxisgerecht einsetzen sowie Python-gestützte Automatisierungen erstellen.
Sie formulieren Sprint Goals, pflegen ein wertorientiertes Backlog, nutzen Evidence Based Management, setzen Qualitätsmaßstäbe in skalierter Arbeit durch und nutzen Python plus KI-Tools für Analyse, Automatisierung und Prototyping.

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