Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1 & Scrum Kanban & Python verbindet agile Führung, Produktverantwortung, Flow-Optimierung und Programmierung. In Scrum Master & Scrum Product Owner (PSM 1 & PSPO 1), Scrum with Kanban (PSK 1), Python trifft KI steht Empirie im Mittelpunkt: sichtbare Inkremente, Product Backlog-Disziplin, Sprint Goals und praxisnahe Python-Anwendungen mit KI-Unterstützung werden erlernt.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme zielt auf direkte Anwendbarkeit in Produktentwicklung und IT: Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, Python Developer oder Data Analyst profitieren. Empirie, Evidence Based Management und Flussmetriken (Durchsatz, Lead Time) werden zur Steuerung von Lieferfähigkeit eingesetzt. Python und KI-Tools unterstützen Automatisierung, Datenanalyse und Prompt Engineering für Entwicklungs- und Prüfaufgaben. Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1 & Scrum Kanban & Python fördert die Verbindung von Produktwirkung und technischer Umsetzung.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt die Praxis agiler Moderation und Team-Enablement; Teilnehmende lernen, wie Empirie, Werte und Timeboxes (Daily 15 Min., Sprint max. 1 Monat) den Takt und die Qualität sichern.
Das Scrum Team aus Product Owner, Developers und Scrum Master plant Sprints mit einem klaren Sprint Goal; der Scrum Master entfernt Hindernisse, coacht zur Selbstorganisation und fördert konsequente Beobachtung, Auswertung und Anpassung.

  • Scrum-Rollen und Verantwortlichkeiten
  • Events: Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Artefakte und Commitments (Product Goal, Sprint Goal, DoD)
  • Moderation, Coaching, Hindernisbeseitigung
  • Empirie-basiertes Arbeiten und kontinuierliche Verbesserung

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 fokussiert Wertorientierung: Produktvision, Priorisierung und Backlog-Pflege werden so vermittelt, dass Wirkung (Outcome) statt reiner Auslieferung zählt.
Teilnehmende formulieren eine klare Vision, zerlegen Einträge in nachvollziehbare Backlog Items und erstellen wahrscheinlichkeitbasierte Vorhersagen mit Annahmen, Bandbreiten und Anpassungsregeln. Evidence Based Management verbindet Ziele, Kennzahlen und Entscheidungen.

  • Produktvision und Zielableitung
  • Backlog-Management und klare Einträge
  • Priorisierung nach Nutzen und Risiko
  • Release-Planung mit Bandbreiten und Annahmen
  • Metriken für Wirkung statt nur Output

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban zeigt, wie Flussprinzipien ergänzt werden: Arbeit sichtbar machen, WIP begrenzen und Durchsatz messen, um Vorhersagbarkeit zu erhöhen.
Das Product Backlog bleibt geordnet nach Nutzen und Abhängigkeiten; Teams gestalten Grenzen für parallele Arbeit, messen Durchsatz, Durchlauf- und Wartezeiten und passen Losgrößen an. Prognosen basieren auf historischen Daten und Bandbreiten.

  • Visualisierung und Flow-Management
  • WIP-Limits und Losgrößen
  • Metriken: Durchsatz, Lead/Wait Time
  • Anpassung von Übergaben und Engpassbeseitigung
  • Selbststeuerung und verlässliche Veröffentlichungspläne

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python vermittelt Python-Grundlagen und KI-gestützte Entwicklungspraktiken für Automatisierung, Analyse und Prototyping.
Teilnehmende planen, schreiben und modularisieren Programme, nutzen Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Listen und Dictionaries sowie Bibliotheken (math, datetime, json, re). Fehlerbehandlung mit try/except, Debugging und Einsatz von KI-Tools sowie Prompt Engineering zur Code-Generierung und Refaktorierung sind praxisnah integriert.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren
  • Bedingungen, Schleifen, Funktionen, Module
  • Listen, Dictionaries, JSON-Verarbeitung
  • try/except, Debugging, saubere Struktur
  • KI-Tools, Prompt Engineering, kleine Praxisprojekte

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