Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 1 & Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI verbindet vertiefte Scrum-Expertise mit Kanban-Prinzipien sowie praxisorientierter Programmierung in Python und JavaScript und der Nutzung von KI (Künstliche Intelligenz) zur Wertschaffung und Automatisierung.
Praxisbezug und berufliche PerspektivenDie Maßnahme (Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 1 & Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI / Scrum Master Adv. & Scrum Product Owner (PSM 2 & PSPO 1), Scrum with Kanban (PSK 1), KI in Action) richtet sich an angehende und erfahrene Product Owner, Scrum Master, Agile Coaches sowie Entwicklerinnen und Data-Professionals.
In der Praxis werden Techniken zur Backlog-Pflege, Definition of Done, Flow-Optimierung (Durchsatz, Wartezeit) sowie KI-gestützte Automatisierung angewendet, um Release-Planung, Prognosen und evidenzbasierte Entscheidungen zu verbessern.
Der Kurs vertieft das Zusammenspiel von Werten, Accountabilities, Ereignissen und Ergebnissen, um Scrum als empirisches Framework wirksam zu halten.
Teilnehmende lernen, wie Werte Entscheidungen prägen, Selbstverwaltung durch klare Entscheidungsräume gefördert wird und moderative Techniken die Groan Zone überbrücken; Leadership erscheint als Gestaltung von Rahmenbedingungen, nicht als Mikromanagement.
- Klarheit zu Accountabilities: Product Owner, Developers, Scrum Master
- Definition of Done als lebender Qualitätsstandard
- Facilitation, Decision Rules und Umgang mit Groan Zone
- Hindernisse identifizieren und entfernen
- Selbstorganisation fördern, Transparenz schaffen
Scrum Product Owner 1
Fokus auf Produktvision, Wertmaximierung und ein konsistent geführtes Product Backlog, das Richtung und Priorität sichtbar macht.
Der Kurs vermittelt, wie Vorhersagen als Bandbreiten formuliert, Annahmen offengelegt und Evidence Based Management zur Verknüpfung von Zielen, Kennzahlen und Entscheidungen genutzt werden, um Outcome statt reinen Output zu erzielen.
- Formulierung einer klaren Produktvision und überprüfbarer Ziele
- Backlog-Pflege: Einträge zielorientiert und handhabbar
- Priorisierung nach Wirkung und Risiko
- Wahrscheinlichkeitsbasierte Prognosen und Release-Planung
- Nutzung von Metriken zur hypothesengetriebenen Verbesserung
Scrum mit Kanban
Verbindung von Scrum und Kanban zur Erhöhung von Vorhersagbarkeit und Flusssteuerung, mit Fokus auf sichtbare Arbeit, Begrenzung paralleler Arbeit und sinnvolle Losgrößen.
Teilnehmende lernen, wie Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten gemessen werden, Engpässe erkannt und Anpassungen vorgenommen werden, um Verzögerungen zu reduzieren und Lieferfähigkeit zu steigern.
- Visualisierung von Arbeit und Vereinbarungen zu Beginn, Fortschritt und Abschluss
- Flussmetriken: Durchsatz, Lead Time, Wartezeiten
- Begrenzung paralleler Arbeit und Losgrößenanpassung
- Product Backlog als ordnendes Instrument für Fluss und Wert
- Prognosen als Bandbreiten auf Basis historischer Daten
KI Grundlagen und praktische Anwendungen
Vermittelt werden Grundkonzepte von Künstlicher Intelligenz, praktische Einsatzfelder und ethische sowie datenschutzrelevante Aspekte für den beruflichen Alltag.
Teilnehmende üben Prompt Engineering, testen Chatbots, Sprach- und Bild-KI, setzen KI-Tools zur Textgenerierung und Datenanalyse ein und reflektieren Bias, Risiken und Chancen für die eigene Organisation.
- KI-Grundbegriffe: Machine Learning, Deep Learning, schwache vs. starke KI
- Prompt Engineering und effektive Anfragegestaltung
- Einsatz von KI-Tools für Automatisierung und Analyse
- Ethik, Datenschutz und Bias-Reflexion
- Integration von KI in Arbeitsprozesse und Praxisübungen
KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python
Praxisorientierte Einführung in Python mit Fokus auf Automatisierung, Datenverarbeitung und KI-gestützte Entwicklungsprozesse.
Teilnehmende planen, schreiben und debuggen Skripte, nutzen Libraries (json, datetime, math) und lernen, KI-Tools zum Schreiben, Testen und Refaktorieren von Code einzusetzen; kleinere Projekte demonstrieren Modularisierung und saubere Strukturierung.
- Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen (if, for, while)
- Funktionen, Module und Fehlerbehandlung (try/except)
- Listen, Dictionaries und Datenverarbeitung
- Nutzung von Bibliotheken und Debugging-Methoden
- Projekte: Quiz, Mini-Rechner, Datenauswertung (inkl. programmierren mit KI)
Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI
Einführung in JavaScript für interaktive Webanwendungen kombiniert mit praktischen KI-Methoden zur Unterstützung des Entwickleralltags.
Teilnehmende erlernen DOM-Interaktion, Datenmodellierung mit Arrays/Objekten, Modularisierung und Nutzung von KI-Tools zum Testen und Optimieren; Best Practices für Projektstruktur und Entwicklungsumgebung (z. B. VS Code) runden die Ausbildung ab.
- Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen und Funktionen
- Arrays, Objekte und Datenmanipulation
- DOM-Grundlagen und Browser-Interaktion
- Debugging, Testen und Einsatz von KI-Tools
- Projektstruktur, Best Practices und Frontend-Entwicklungsprozesse
Die Maßnahme kombiniert Rollenkompetenz (Scrum Master, Product Owner), Prozessfähigkeiten (Scrum, Kanban, Flow-Optimierung), Produktverständnis (Vision, Evidence Based Management) und technische Fertigkeiten (Python, JavaScript, Prompt Engineering, KI), sodass Teilnehmende produktorientiert, datenbasiert und technologisch handlungsfähig 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.