Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 2 & Agile Leadership & Python & KI verbindet agile Rollenkompetenz, Führungskompetenz und technologische Grundlagen: in Scrum Master & Scrum Product Owner Adv. (PSM 1 & PSPO 2), Scrum Agile Leadership (PAL 1), Python trifft KI, KI Grundlagen lernen Teilnehmende Empirie-orientiertes Arbeiten, Product-Outcome-Fokussierung sowie praktische Programmier- und KI-Anwendungen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme ist praxisorientiert und bereitet auf Rollen wie Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, Data Analyst oder Python-Developer vor.
Angewendet werden Methoden zur Sprint-Planung, Backlog-Pflege, Evidence Based Management, Prompt Engineering und KI-gestützter Automatisierung. Einsatzgebiete: Produktentwicklung, Projektmanagement, Digitalisierung, Data Science und Kundenservice; Verknüpfung von Outcome-Steuerung und technischer Umsetzung.

Scrum Master 1

Der Kurs erklärt Scrum als empirisches Rahmenwerk und die Rolle des Scrum Masters.
Teilnehmende erlernen, wie Sprint, Sprint Goal und Daily Scrum den Takt setzen, wie Events timeboxed wirken und wie Artefakte (Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement) Transparenz schaffen. Der Scrum Master coacht Team und Organisation, moderiert, entfernt Hindernisse und fördert konsequente Empirie.

  • Empirie, kurze Iterationen, sichtbare Ergebnisse
  • Rollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Events: Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Artefakte und Commitments: Product Goal, Sprint Goal, Defnition of Done
  • Teamcoaching, Hindernisbeseitigung, Moderation

Scrum Product Owner 2

Vertiefung der Produktverantwortung mit Fokus auf Wirkung statt Umfang.
Der Kurs zeigt, wie ein Product Backlog so gestaltet wird, dass Einträge Ergebnisbeiträge beschreiben und Priorisierung anhand erwarteten Nutzens erfolgt. Stakeholder-Management, Annahmen explizit machen und Evidence Based Management verknüpfen messbare Ziele mit Entscheidungen.

  • Wertorientierte Priorisierung und Backlog-Pflege
  • Nutzenerklärung statt Tätigkeitslisten
  • Umgang mit Stakeholdern und Kundenfeedback
  • Messgrößen und Evidence Based Management
  • Organisationseinflüsse, Governance und Entscheidungswege

Scrum Agile Leadership

Führung wird als Kontekstgestaltung verstanden, nicht als Anweisung.
Der Kurs beschäftigt sich mit Voraussetzungen selbstverwaltender Teams: klare Ziele, Entscheidungsräume, verlässliche Information und situative Führung. Es geht um das Erkennen struktureller Bremsen, Verantwortungszuschnitte und die Unterstützung von Führungskräften beim Schaffen von Sicherheit für mutige Entscheidungen.

  • Selbstverwaltung, Verantwortungsübernahme im Team
  • Klare Entscheidungsrechte und transparente Informationsflüsse
  • Führung als Unterstützung und Rahmengebung
  • Identifikation organisatorischer Hindernisse
  • Förderung von kontinuierlicher Verbesserung

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Vermittelt werden Grundkonzepte, Anwendungsmöglichkeiten und ethische Aspekte der Künstlichen Intelligenz.
Teilnehmende lernen Machine Learning, Deep Learning, Unterschiede zwischen schwacher und starker KI und den Einsatz von KI-Tools für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung. Prompt Engineering wird eingeführt; Bias, Datenschutz und verantwortungsvolle Integration werden reflektiert.

  • Grundbegriffe: KI, ML, DL, Anwendungsfelder
  • KI-Tools: Text-, Bild-, Sprachmodelle
  • Prompt Engineering und praktische Tests
  • Ethik, Datenschutz, Bias
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Praxisnahe Einführung in Python kombiniert mit KI-gestützten Entwicklungswerkzeugen.
Der Kurs deckt Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen, Listen und Dictionaries sowie Bibliotheken (math, datetime, json, re) ab. Debugging, try/except und Modularisierung werden geübt; KI wird als Assistenz beim Coden, Testen und Refaktoring eingesetzt.

  • Python-Syntax, Datentypen, Operatoren
  • Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen
  • Datenstrukturen und Module
  • Debugging, Fehlerbehandlung, Code-Qualität
  • KI-unterstütztes Coden und Prompt Engineering

Fachliche Kompetenzen und Anwendung
Die Kombination aus Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 2 & Agile Leadership & Python & KI vermittelt die Fähigkeit, verlässliche Takte, klare Ziele und sichtbare Ergebnisse zu etablieren sowie Produktentscheidungen evidenzbasiert zu steuern.
Teilnehmende können Sprint-Ziele formulieren, Backlogs wertorientiert pflegen, Selbstverwaltung stärken und KI- und Python-Werkzeuge nutzen, um Automatisierung, Datenanalyse und prototypische Lösungen zu entwickeln. Skills sind unmittelbar in Produktentwicklung, Digitalisierung und datengetriebener Entscheidungsfindung anwendbar.

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