Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python & KI verbindet agile Rollen- und Führungsverständnisse mit technischer Kompetenz in Python und KI; die Maßnahme zielt auf werthaltige Produktentwicklung, verlässliche Abläufe und praxisnahe Automatisierungsfähigkeiten.
Praxisbezug und berufliche PerspektivenDie Kombination aus Scrum Master & Scrum Product Owner (PSM 1 & PSPO 1), Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), Python trifft KI und KI Grundlagen qualifiziert für Rollen wie Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, technische Teamführung sowie Data-Analyst und Python-Developer.
Anwendungsszenarien umfassen Sprintsteuerung, Backlog-Pflege, Flussoptimierung mit Kanban, Nutzung von KI-Tools für Text- und Datenautomation sowie Python-Skripte zur Prozessautomatisierung und Datenaufbereitung.
Berufliche Einsatzgebiete: Produktentwicklung, IT-Projektarbeit, Digitalisierung, Innovation und Prozessautomatisierung; Fähigkeiten sind direkt anwendbar in Release-Planung, Evidence Based Management und KI-Integration.
Scrum Master 1 vermittelt das empirische Rahmenwerk, die Rolle des Scrum Masters und die Praxis der Förderung von Team-Effektivität. Der Kurs Scrum Master 1 zeigt, wie Empirie, Werte und Events zusammenwirken, um verlässliche Inkremente zu liefern und Hindernisse zu entfernen.
Teilnehmende üben Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review und Retrospektive, verstehen Artefakte (Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement) und Commitments (Product Goal, Sprint Goal, DoD) und lernen Moderation, Coaching und organisatorische Intervention.
Lerninhalte und Anwendung:
- Empirie im Teamalltag und Wertebasiertes Handeln
- Moderationstechniken und Hindernisbeseitigung
- Steuerung des Fortschritts mit Daily Scrum und Sprint Goal
- Sicherstellen der Definition of Done und Qualitätsmaßstäbe
- Förderung selbstverwaltender Teams zur kontinuierlichen Verbesserung
Scrum Product Owner 1
Scrum Product Owner 1 fokussiert Produktvision, Wertorientierung und Backlog-Management. Im Kurs Scrum Product Owner 1 werden Vision, Priorisierung und Evidence Based Management verbunden, damit Entscheidungen unter Unsicherheit getroffen werden können.
Teilnehmende lernen, Product Backlog-Einträge so zu formulieren, dass Nutzen, Risiko und Abhängigkeiten sichtbar sind; Prognosen werden als Bandbreiten mit Annahmen kommuniziert und Release-Planung regelmäßig geprüft.
Lerninhalte und Anwendung:
- Entwicklung einer klaren Produktvision und messbarer Ziele
- Backlog-Pflege, Nutzenorientierung und Zerlegung von Einträgen
- Vorhersagen mit Bandbreiten und Annahmen
- Evidence Based Management zur Verknüpfung von Kennzahlen und Entscheidungen
- Wert statt Umfang: Wirkung bei Nutzenden messen
Scrum Agile Leadership
Scrum Agile Leadership vertieft, wie Führung Rahmen schafft, statt zu steuern, und wie Verantwortlichkeiten im Scrum Team geteilt werden. Der Kurs Scrum Agile Leadership zeigt, wie Führungsverhalten Orientierung bietet, ohne Selbstverwaltung zu untergraben.
Schwerpunkt sind Schaffung von Entscheidungsräumen, Transparenz, Kompetenzentwicklung, das Erkennen organisatorischer Bremsen und situatives Eingreifen, damit Teams verlässlich liefern und lernen.
Lerninhalte und Anwendung:
- Gestaltung von Kontext und Erwartungen statt Detailsteuerung
- Klärung von Entscheidungsrechten und Verantwortlichkeiten
- Unterstützung bei organisatorischen Schnittstellen und Budgetierungsfragen
- Entwicklung von Fähigkeiten zur konstruktiven Konfliktbearbeitung
- Maßnahmen zur Stärkung selbstverwaltender Teams
Scrum mit Kanban
Scrum mit Kanban verbindet Scrum-Events mit Flussprinzipien, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu erhöhen. Im Kurs Scrum mit Kanban lernen Teilnehmende, Arbeit sichtbar zu machen, Grenzen für parallele Arbeit zu setzen und Flusskennzahlen zu nutzen.
Vermittelt werden Praxismethoden zur Messung von Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten, zur Identifikation von Engpässen und zur Anpassung von Losgrößen sowie das produktorientierte Product Backlog-Management.
Lerninhalte und Anwendung:
- Visualisierung des Arbeitsflusses und WIP-Grenzen
- Metriken: Durchsatz, Lead Time, Cycle Time
- Umgang mit Warteschlangen und Engpässen
- Prognosen als Bandbreiten basierend auf historischen Daten
- Abstimmung von Backlog-Reihenfolge mit Flussoptimierung
KI Grundlagen und praktische Anwendungen
KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Grundkonzepte von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und ethischen Aspekten sowie praktische Nutzung von KI-Tools. Der Kurs KI Grundlagen zeigt Einsatzfelder für Automatisierung, Entscheidungsunterstützung und Content-Erzeugung.
Teilnehmende lernen Prompt Engineering, Testen von Chatbots sowie Umgang mit Bias, Datenschutz und Interpretierbarkeit; Integration in Arbeitsprozesse und kritische Bewertung von KI-Ergebnissen stehen im Fokus.
Lerninhalte und Anwendung:
- Definitionen, Geschichte und Anwendungsfelder der KI
- Maschinelles Lernen und Deep Learning verständlich erklärt
- Prompt Engineering und Text-/Bild-KI-Tools
- Datenschutz, Bias und ethische Bewertung
- Praxisübungen: Chatbots, Sprach- und Bild-KI
KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python
KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python verbindet grundlegende Python-Programmierung mit KI-gestützten Arbeitsmethoden. Der Kurs Python vermittelt Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen und modulare Programmierung sowie den Einsatz von Bibliotheken.
Teilnehmende entwickeln kleine praxisnahe Projekte, nutzen KI-Tools zum Schreiben, Testen und Refaktorieren von Code und lernen Prompt Engineering für Programmierhilfe; Fokus liegt auf sauberen Strukturen, Debugging und datenbezogenen Aufgaben.
Lerninhalte und Anwendung:
- Variablen, Datentypen, Bedingungen und Schleifen
- Funktionen, Module und Datenstrukturen (Listen, Dictionaries)
- Bibliotheken: math, datetime, statistics, json, re
- Fehlerbehandlung (try/except), Debugging-Methoden
- Einsatz von KI-Tools zum Coden, Testen und Dokumentieren
Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python & KI bildet einen integrierten Lehrgang: agile Praxis, Produktsteuerung, Führungskompetenz, Flussoptimierung und technische Umsetzung mit Python und KI werden verzahnt, damit Teilnehmende wertorientiert, empirisch und technisch handlungsfähig werden.
Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.