Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 2 & Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI verbindet agile Führungsrollen, KanbanFlow und Programmierpraxis mit KIAnwendungen; in Scrum Master & Scrum Product Owner Adv. (PSM 1 & PSPO 2), Scrum with Kanban (PSK 1), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen steht die empirische Steuerung von Arbeit und die messbare Wirkung von Produkten im Zentrum.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verknüpft Rollen, Methoden und Programmierkenntnisse so, dass Teilnehmende konkrete Arbeitssituationen lösen: SprintPlanung, BacklogPriorisierung, Flussmanagement mit Kanban, Automatisierungs und Datenaufgaben mit Python und JavaScript sowie KIgestützte Lösungen.
Einsatzfelder sind Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Developer, Data Analyst, Frontend/Backend Developer und KIAnwender in Produkt- und Serviceorganisationen. Die Trainings fördern Transfer in ReleasePlanung, StakeholderDialog und Evidence Based Management.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt das empirische Rahmenwerk und die Verantwortung für TeamEffektivität als Scrum Master 1. Teilnehmende lernen, wie sie Werte, Events und Artefakte zur Verbesserung der Zusammenarbeit nutzen.
Typische Inhalte sind Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review und Retrospektive; die Rolle des Scrum Masters beim Entfernen von Hindernissen und beim Coaching des Teams wird geübt. Das Sprint Goal wird als Leitplanke verstanden; die Definition of Done sichert Qualität. Ergebnisorientierung, Transparenz und kontinuierliche Anpassung stehen im Fokus.

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

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 vertieft Produktverantwortung, Priorisierung nach Wert und Evidence Based Management. Der Kurs zeigt, wie aus Strategie ein gepflegtes Product Backlog wird.
Teilnehmende lernen, Wertmessung von Produkten zu definieren, Annahmen zu überprüfen und StakeholderDialoge so zu führen, dass Entscheidungen auf beobachtbaren Ergebnissen beruhen. Priorisierung berücksichtigt Nutzen, Risiken und Abhängigkeiten; Organisationseinflüsse und Governance werden analysiert, um Entscheidungsspielräume zu sichern.

  • Wertorientiertes Product Backlog Management
  • Wirkungs vs. Auslieferungsfokus
  • StakeholderKommunikation und Erwartungsmanagement
  • Evidence Based Management: Ziele und Messgrößen
  • Organisationale Hebel für produktorientierte Arbeit

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Iterationstakt und FlowManagement, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu erhöhen. Der Kurs vermittelt Methoden zur Sichtbarmachung und Begrenzung paralleler Arbeit.
Schwerpunkt liegt auf Flussmessungen wie Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten sowie auf der Auswahl sinnvoller Losgrößen. Prognosen werden als Bandbreiten formuliert und regelmäßig an reale Messwerte angepasst. Teams lernen, Engpässe zu identifizieren und Übergaben zu entzerren, um Lieferfähigkeit und Verlässligkeit zu steigern.

  • Kombination von ScrumEvents mit KanbanPrinzipien
  • Flusskennzahlen: Durchsatz, Cycle Time, Wartezeit
  • Limits für parallele Arbeit und WorkinProgress
  • Prognosen und ReleasePlanung auf Basis historischer Daten
  • Maßnahmen gegen Engpässe und zur Losgrößenanpassung

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen vermittelt Kernkonzepte von maschinellem Lernen, Deep Learning, ethischen Fragen und praktischem Einsatz von KITools im Arbeitsalltag. Teilnehmende testen Chatbots, Bild und SprachKI und lernen Prompt Engineering.
Fokus liegt auf Anwendungsfällen für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung sowie auf Datenschutz, Bias und verantwortlichem Einsatz. Übungen zur Interpretation von Modellergebnissen und Integration von KIWorkflows in Geschäftsprozesse sorgen für umsetzbares Wissen.

  • Grundbegriffe: ML, DL, schwache vs. starke KI
  • Einsatzfelder: Text, Bild, Analyse, Automatisierung
  • Prompt Engineering und ToolNutzung
  • Ethik, Bias, Datenschutz
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python verbindet ProgrammiersprachenGrundlagen mit KIgestützten Arbeitsmethoden. In diesem Kurs erlernen Teilnehmende Syntax, Datenstrukturen und modulare Programmierung sowie Debugging und Toolnutzung.
Angewandt werden Variablen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen und Collections (Listen, Dictionaries) sowie Bibliotheken für Datenauswertung. Praktische Projekte zeigen Automatisierung, kleine Analysen und die Nutzung von KIHilfen beim Schreiben, Testen und Refactoren von Code. Prompt Engineering für Programmieraufgaben wird integriert.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren
  • Bedingungen, Schleifen, Funktionen, Module
  • Listen, Dictionaries, Bibliotheken (json, datetime, math)
  • Fehlerbehandlung, Debugging und saubere Struktur
  • KITools zum Coden, Testen und Refaktorieren

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

JavaScript und KI konzentrieren sich auf interaktive Webentwicklung, DOMManipulation und den produktiven Einsatz KIgestützter Werkzeuge im Frontend. Der Kurs vermittelt algorithmisches Denken und moderne Entwicklungsprinzipien.
Inhalte umfassen Variablen, Arrays, Objekte, Kontrollstrukturen, Funktionen sowie Grundlagen des DOM und Debugging. Zusätzlich werden Best Practices zur Projektstruktur, Nutzung von Visual Studio Code und KIUnterstützung beim Testen und Optimieren von Code vermittelt. Praxisprojekte fördern die Erstellung benutzerfreundlicher, dynamischer Anwendungen.

  • JavaScriptSyntax und Datentypen
  • Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen
  • Arrays, Objekte, DOMInteraktion
  • Debugging, VS Code und Projektstruktur
  • KIgestützte Werkzeuge für Entwicklung und Testing

Fachkompetenzen gesamt
Nach Abschluss können Teilnehmende Scrum zur verlässlichen Taktung und Qualitätssteuerung anwenden, Produktwirkung statt nur Output messen, Fluss und Vorhersagbarkeit mit Kanban optimieren und grundlegende KI sowie Programmierfähigkeiten in Python und JavaScript praktisch einsetzen.
Die kombinierte Qualifikation stärkt Fähigkeiten in Coaching, Produktmanagement, Engineering und datengetriebener Entscheidungsfindung.

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