Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & Python & KI verbindet agiles Arbeiten, Produktverantwortung, Führungskompetenz, Skalierung und technische Grundlagen in Python mit praktischen KI-Anwendungen. Die Maßnahme (auch: Scrum Master & Scrum Product Owner (PSM 1 & PSPO 1), Scrum Agile Leadership & Scaled Scrum (PAL 1 & SPS), Python trifft KI, KI Grundlagen) zielt auf die Integration von Empirie, Product Backlog-Orientierung und technischer Umsetzbarkeit ab.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Das Curriculum verknüpft Scrum-Praktiken, Product Ownership, skaliertes Zusammenwirken und agile Führung mit Python-Programmierung und KI-Einsatz. Teilnehmende lernen, wie Empirie, Sprint-Takt und Qualitätsmaßstab in realen Projekten zu verlässlichen Ergebnissen führen.
Einsatzgebiete sind Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Teamlead, Data Analyst und Python Developer; die Kompetenzen werden in Produktentwicklung, Release-Planung, Automatisierung und der Integration von KI-Werkzeugen unmittelbar anwendbar.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt das empirische Rahmenwerk, Rollenverständnis und die operative Unterstützung von Teams. Der Scrum Master fördert Empirie, moderiert Events und entfernt Hindernisse, um einen stabilen Sprint-Takt und ein nutzbares Inkrement zu sichern.
Wichtige Inhalte und praktische Fähigkeiten:

  • Verständnis von Sprint, Daily, Review und Retrospektive
  • Coaching von Developers und Product Owner zur Delivery
  • Förderung gemeinsamer Werte, Transparenz und Vertrauen
  • Arbeit mit Artefakten: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement, DoD
  • Moderation, Impediment-Management und kontinuierliche Verbesserung

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 fokussiert Produktvision, Wertorientierung und Backlog-Pflege. Teilnehmende lernen, wie Priorisierung, Outcome-Messung und Evidence Based Management Entscheidungen leiten und Release-Vorhersagen als Bandbreiten formuliert werden.
Zentrale Inhalte und Fähigkeiten:

  • Formulieren von Produktvision und überprüfbaren Zielen
  • Backlog-Einträge nutzwertig beschreiben und zerlegen
  • Priorisieren nach Wirkung, Risiko und Abhängigkeit
  • Prognosen, Release-Planung und Annahmen offenlegen
  • Kennzahlen nutzen, um Wirkung statt reinen Output zu bewerten

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern. Der Kurs behandelt gemeinsame Qualitätsmaßstäbe, Integration und Planung über Teamgrenzen hinweg, damit Releases verlässlich werden und Integrationsrisiken früh sichtbar sind.
Kernaspekte und Anwendungsfertigkeiten:

  • Definition und Pflege eines einheitlichen Qualitätsmaßstabs
  • Zuschnitt von Einträgen für teamübergreifende Unabhängigkeit
  • Abstimmung von Abhängigkeiten, Integrationstaktiken und Releases
  • Prognosen als Bandbreiten und Anpassung an beobachtete Ergebnisse
  • Maßnahmen zur Reduktion von Durchlaufzeiten und Integrationstests

Scrum Agile Leadership

Dieser Kurs vertieft Führung als Kontextgestaltung: Führungskräfte schaffen Rahmenbedingungen, die Selbstverwaltung ermöglichen. Fokus liegt auf klaren Entscheidungsräumen, Kompetenzentwicklung und dem Umgang mit strukturellen Hindernissen.
Inhalte zur praktischen Führung:

  • Abgrenzung von Verantwortlichkeiten und Unterstützung
  • Situative Führungsinterventionen: Orientierung vs. Einmischung
  • Sichtbarmachen organisatorischer Bremsen und Vorschläge zur Verbesserung
  • Aufbau stabiler Informationsflüsse und reduzierter Übergaben
  • Förderung von Lernzyklen und überprüfbaren Entscheidungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen vermittelt Begriffe, Machine Learning, Deep Learning, Prompt Engineering und ethische Aspekte. Teilnehmende probieren Chatbots, Sprach- und Bild-KI aus, lernen Bias und Datenschutz zu bewerten und KI-Tools zur Automatisierung sowie Entscheidungsunterstützung einzusetzen.
Lerninhalte und Einsatzkompetenzen:

  • Grundkonzepte KI, ML, DL und Unterschied schwache/starke KI
  • Prompt Engineering und praktische Tests mit Text- und Bild-KI
  • Einsetzen von KI zur Datenanalyse, Content-Erstellung und Automation
  • Reflexion von Ethik, Bias und Datenschutz bei KI-Lösungen
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse mit Risikoabschätzung

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Dieser Kurs verbindet Python-Grundlagen mit KI-gestütztem Entwickeln. Teilnehmende planen und bauen kleine, modulare Programme, nutzen Bibliotheken, debuggen mit try/except und setzen KI-Tools zur Codegenerierung und Refaktorierung ein.
Praktische Schwerpunkte:

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen und Schleifen
  • Funktionen, Module, Listen und Dictionaries
  • Nutzung von math, datetime, json, re und weiteren Libraries
  • Debugging, saubere Struktur und Modularität
  • Einsatz von KI beim Coden, Testen und Dokumentieren sowie Projektaufbau

Abschlusskompetenz
Die Maßnahme führt zu handhabbaren Fähigkeiten: Empirie anwenden, Sprint-Ziele setzen, Backlog-Orientierung, skalierte Integration, situative Führung, KI-Verständnis und Python-Praxis. Das Programm verbindet Produktwirkung, Qualität, Release-Planung und technische Umsetzung zu einem anwendbaren Kompetenzprofil.
Stichworte: Scrum, Product Owner, Scrum Master, Product Backlog, Sprint, Inkrement, Empirie, DoD, Integration, Evidence Based Management, Python, Künstliche Intelligenz, KI, Prompt Engineering, Bias, Datenschutz, Skalierung

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