Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & Python verbindet agile Praxis und Führung mit skalierenden Arbeitsweisen sowie praktischer Programmierung; in Scrum Master & Scrum Product Owner (PSM 1 & PSPO 1), Scrum Agile Leadership & Scaled Scrum (PAL 1 & SPS), Python trifft KI steht die verlässliche Wertlieferung und die Anwendung von Empirie im Mittelpunkt.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Konkrete Anwendungsszenarien, Einsatzgebiete und Nutzen
Die Kombination aus Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & Python bereitet auf operative Rollen (Scrum Master, Product Owner), auf Führungsaufgaben in agilen Organisationen und auf technische Aufgabenfelder vor. Python trifft KI ermöglicht Automatisierung, Datenanalyse und erste KI-Integration. Anwenderinnen setzen Evidence Based Management, Sprint-Takt und gemeinsame Qualitätsmaßstäbe praktisch um und transferieren Ergebnisse in Release-Planung, Team-Coaching und Produktstrategien.

Scrum Master 1

Einstieg in empirisches Arbeiten und Teamcoaching
Scrum Master 1 vermittelt, wie Empirie, Timeboxing und Team-Events den Arbeitsrhythmus bestimmen. Teilnehmende lernen, das Daily auf das Sprint Goal zu richten, Hindernisse zu entfernen und das Team in Selbstorganisation zu stärken. Die Rolle des Scrum Master als Coach und Moderator wird praktisch geübt; Fokus liegt auf Transparenz, DoD und stabiler Sprint-Planung.

  • Empirie und Timeboxing (Sprint, Daily, Review, Retrospektive)
  • Rollen: Scrum Master, Product Owner, Developers
  • Definition of Done und Qualitätsverständnis
  • Moderationstechniken und Hindernisbeseitigung
  • Steuerung des Fortschritts gegen Sprint Goal

Abschlusskompetenz: Teams so begleiten, dass Takt, Zielklarheit und nutzbare Inkremente verlässlich entstehen.

Scrum Product Owner 1

Wertorientiertes Produktmanagement und Backlog-Pflege
Scrum Product Owner 1 schult die Formulierung von Produktvisionen, das Priorisieren nach Nutzen und das Pflegen eines klaren Product Backlogs. Teilnehmende erstellen wahrscheinliche Vorhersagen mit Bandbreiten, nutzen Evidence Based Management und lernen, Wirkung statt reiner Auslieferung zu messen. Backlog-Einträge werden so gestaltet, dass Zusammenarbeit und Zerlegung verlässlich funktionieren.

  • Produktvision und Nutzenformulierung
  • Backlog-Pflege und Eintragsgestaltung
  • Priorisierung nach Wirkung und Risiko
  • Vorhersagen mit Bandbreiten und Annahmen
  • Kennzahlen, Evidence Based Management

Ergebnis: Produktverantwortung umsetzen, Prognosen kommunizieren und Wirkung systematisch verfolgen (Vorhsagen).

Scaled Scrum

Integration, Qualität und übergreifende Planung
Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern. Ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab sichert Integration, Performance und Betriebsfähigkeit. Teams lernen, Abhängigkeiten sichtbar zu machen, Einträge so zu schneiden, dass Integration früh gelingt, und Veröffentlichungsplanung als Bandbreite zu kommunizieren.

  • Gemeinsame Definition of Done und Integrationskriterien
  • Schnittstellen, Abhängigkeiten reduzieren, Unabhängigkeit fördern
  • Prognosen und Releaseplanung über Teamgrenzen hinweg
  • Kurzzyklen für Integration und frühe Fehlererkennung
  • Transparenz zu Risiken und Fortschritt

Ergebnis: Skalierung als strukturiertes Zusammenwirken mit klarer Qualität und verlässlicher Lieferung.

Scrum Agile Leadership

Führung als Kontextgestaltung für Selbstverwaltung
Scrum Agile Leadership vertieft, wie Führung Rahmenbedingungen schafft, damit Teams selbst entscheiden und Verantwortung tragen. Erwartungsklärung, Entscheidungsspielräume und Kompetenzentwicklung stehen im Fokus. Führung wirkt situativ: Orientierung geben, Hindernisse ausräumen, Autonomie ermöglichen. Organisationsstrukturen werden analysiert, um Bremsen zu identifizieren und zu vermindern.

  • Voraussetzungen für Selbstverwaltung benennen
  • Situative Führung, Orientierung statt Detailsteuerung
  • Informationsfluss, Entscheidungsrechte, Transparenz
  • Identifikation und Behebung organisatorischer Bremsen
  • Förderung von Fähigkeiten und Verantwortungsübernahme

Ergebnis: Führung gestaltet Kontext, stärkt Teams und schafft verlässliche Entscheidungsräume.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Praktische Programmierung und KI-gestützte Entwicklung
Python trifft KI vermittelt Grundlagen der Sprache, Kontrollstrukturen, Datenstrukturen und Modularisierung sowie den Einsatz von Bibliotheken. Debugging, Fehlerbehandlung und saubere Struktur stehen neben dem produktiven Einsatz von KI-Tools zum Schreiben, Testen und Refaktorisieren von Code. Teilnehmende bauen kleine, modulare Projekte und lernen Prompt Engineering für Entwickler-Workflows.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren
  • Kontrollstrukturen (if/else, for, while) und Funktionen
  • Listen, Dictionaries, Module, Bibliotheken (json, re, datetime)
  • Fehlerbehandlung (try/except), Debugging und Code-Qualität
  • KI-Tools, Prompt Engineering, praxisnahe Mini-Projekte

Abschlusskompetenz: Python-Programme planen, schreiben und mit KI-Unterstützung verbessern; Grundlagen für Data Science, Automatisierung und weiterführende KI-Themen sind gelegt.

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