Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1 & Python & KI verbindet Scrum-Expertise mit praktischer Programmierung und grundlegenden KI-Kompetenzen; Scrum Master & Scrum Product Owner (PSM 1 & PSPO 1), Python trifft KI, KI Grundlagen zielt darauf ab, Teams, Produkte und datengetriebene Automatisierung wertorientiert zu entwickeln.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Dieses Angebot verknüpft agile Rollen mit technischer Umsetzbarkeit und KI-Verständnis.
Anwenderszenarien reichen von Sprint-Planung und Backlog-Pflege in Entwicklungsteams bis zu Automatisierung, Datenanalyse und Content-Generierung mit Python und KI.
Einsatzgebiete: Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Data Analyst, Python Developer, KI-Anwender in Produkt- und Serviceprojekten.
Die Kombination fördert Outcome-orientiertes Arbeiten, Evidence Based Management und den gezielten Einsatz von KI-Tools im operativen Kontext.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt, wie Empirie, Timeboxing und Werte die Team-Effektivität steuern.
Teilnehmende erlernen Coaching, Moderation, Hindernisbeseitigung und Förderung von Selbstorganisation; der Scrum Master stärkt die Einhaltung von Sprint Goal, Daily und Definition of Done.

  • Scrum als empirisches Rahmenwerk
  • Rollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Events: Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Artefakte und Commitments: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement
  • Coaching, Moderation, Hindernisbeseitigung

Die Ausbildung aktiviert praktische Fähigkeiten, um Takt, Transparenz und Qualität im Team sicherzustellen und Rückmeldungen in Outcome statt nur Output zu übersetzen.

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 fokussiert Produktvision, Wertorientierung und priorisierte Backlog-Pflege.
Teilnehmende lernen, Produktvisionen zu formulieren, Einträge nach Nutzen zu beschreiben und wahrscheinlichkeitbasierte Prognosen zu kommunizieren; Evidence Based Management verknüpft Kennzahlen mit Entscheidungen.

  • Produktvision und Zielableitung
  • Product Backlog als einzige Quelle geplanter Vorhaben
  • Backlogpflege: Nutzen, Risiko, Abhängigkeiten
  • Release-Planung mit Bandbreiten und Annahmen
  • Kennzahlen und Evidence Based Management

Die Kompetenz ermöglicht, Prioritäten so zu setzen, dass Wirkung vor Umfang steht und Prognosen transparent sowie anpassbar bleiben.

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs vermittelt Grundkonzepte von Künstlicher Intelligenz, ML/Deep Learning, Prompt Engineering und ethische Aspekte.
Praktische Übungen zu Text-, Sprach- und Bild-KI, Chatbots und Datenanalyse zeigen, wie KI-Tools automatisieren, unterstützen und Ergebnisse kritisch interpretiert werden.

  • Definition und Anwendungsfelder der KI
  • Maschinelles Lernen und Deep Learning verständlich
  • Prompt Engineering und KI-gestützte Textgenerierung
  • Datenschutz, Bias und ethische Fragestellungen
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse

Teilnehmende lernen Chancen und Risiken abzuwägen, KI-Tools produktiv einzusetzen und ihre Resultate sachlich zu prüfen.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python fördert algorithmisches Denken, Automatisierung und die Verbindung zu KI-Workflows.
Der Kurs führt in Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen und Bibliotheken ein und verknüpft Debugging sowie Modulares Design mit KI-unterstütztem Coding und Prompt Engineering.

  • Grundlagen: Variablen, Datentypen, Operatoren
  • Kontrollstrukturen: if, for, while
  • Funktionen, Module und Fehlerbehandlung (try/except)
  • Datenstrukturen: Listen, Dictionaries; Bibliotheken nutzen
  • Praxisprojekte: Quiz, Mini-Rechner, Datenauswertung

Absolventinnen können eigenständig Python-Programme planen, entwickeln, testen und KI-Tools zur Code-Verbesserung einsetzen, wodurch Automatisierung, Datenanalyse und erste ML-Workflows unmittelbar anwendbar 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.