Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 1 & Scrum Kanban & Python, JavaScript vereint fortgeschrittene Scrum-Expertise mit Kanban-Prinzipien und praxisorientierter Programmierung. In Scrum Master Adv. & Scrum Product Owner (PSM 2 & PSPO 1), Scrum with Kanban (PSK 1), KI in Action Python & JavaScript steht Wertschöpfung, Vorhersagbarkeit und technische Handlungsfähigkeit im Mittelpunkt.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verbindet Führungs- und Moderationsfähigkeiten für Scrum Master, Product Owner und Teammitglieder mit technischen Kernkompetenzen in Python und JavaScript.
Anwender setzen Evidence Based Management, Product Vision und Product Backlog direkt in Release-Planung, Priorisierung und Metriken um; Kanban-Elemente erhöhen Fluss und Vorhersagbarkeit. Einsatzfelder: Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Frontend-Developer, Python-Developer und Data-Analyst.

Scrum Master 2

Vertiefung von Werten, Accountabilities, Team-Coaching und Facilitation für komplexe Umfelder.
Teilnehmende erlernen, wie Werte Entscheidungen lenken, Defintion of Done als lebender Qualitätsstandard gepflegt wird und Selbstverwaltung gefördert wird. Moderation, Decision Rules und Umgang mit der Groan Zone stehen im Fokus.

  • Wertebasierte Entscheidungsfindung und Verhalten
  • Klärung von Accountabilities im Scrum Team
  • Aufbau und Pflege einer verbindlichen Defintion of Done
  • Facilitation-Techniken und situative Führung
  • Entfernung von Hindernissen und Coaching der Organisation

Scrum Product Owner 1

Systematische Ausrichtung auf Outcome: Produktvision, Backlog-Management und evidenzbasierte Steuerung.
Der Kurs zeigt, wie Product Vision in überprüfbare Ziele übersetzt wird, wie das Product Backlog Nutzen und Risiko sichtbar macht und wie Vorhersagen als Bandbreiten mit Annahmen kommuniziert werden. Evidence Based Management verknüpft Kennzahlen mit Entscheidungen.

  • Formulierung von Produktvision und überprüfbaren Zielen
  • Beschreibung und Priorisierung von Backlog-Einträgen
  • Wahrscheinlichkeitsbasierte Vorhersagen und Release-Planung
  • Metriken zur Wirkung statt alleiniger Auslieferung
  • Anwendung von Evidence Based Management

Scrum mit Kanban

Kombination von Scrum-Praktiken mit Fluss- und Kanban-Messgrößen zur Verbesserung der Vorhersagbarkeit.
Teams lernen, Arbeit sichtbar zu machen, Losgrößen zu steuern und Engpässe mit Durchsatz- und Wartezeit-Messungen zu erkennen. Product Backlog wird als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte genutzt.

  • Visualisierung von Arbeit und Flusssteuerung
  • Metriken: Durchsatz, Cycle Time, Work in Progress-Limits
  • Strukturierung des Backlogs für Fluss und Wert
  • Prognosen als Bandbreiten basierend auf historischen Daten
  • Maßnahmen gegen Engpässe und Übergaben

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Praxisnahe Einführung in Python kombiniert mit KI-unterstützten Entwicklungsprozessen.
Teilnehmende planen, implementieren und testen kleine Projekte; nutzen Bibliotheken (math, datetime, json, re) und lernen Debugging, Fehlerbehandlung sowie Prompt Engineering für KI-Tools zur Code-Unterstützung.

  • Variablen, Datentypen und Operatoren
  • Kontrollstrukturen, Schleifen und Funktionen
  • Listen, Dictionaries und Modulstruktur
  • Fehlerbehandlung (try/except) und Debugging
  • Einsatz von KI-Tools und Prompt Engineering

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

Grundlagen der JavaScript-Programmierung mit Fokus auf Webinteraktion und KI-gestützte Optimierung.
Die Teilnehmenden entwickeln interaktive Komponenten, strukturieren Projekte in VS Code und nutzen KI beim Testen und Refaktorieren. DOM-Grundlagen und datenorientierte Modellierung stehen im Vordergrund.

  • Variablen, Datentypen, Bedingungen und Schleifen
  • Funktionen, Arrays, Objekte und Modularisierung
  • Grundlagen des DOM und Browser-Interaktion
  • Debugging-Techniken und Best Practices
  • KI-gestützte Tools für Codequalität und Automatisierung

Fachliche Kompetenzen und Transfer
Absolventinnen und Absolventen bringen Scrum wirksam in komplexen Kontexten zur Anwendung, schaffen verläßliche Arbeitssysteme und pflegen Product Backlogs, die Fluss und Wert berücksichtigen. Sie entwickeln lauffähigen, wartbaren Code in Python und JavaScript und nutzen KI als Hilfsmittel zur Effizienzsteigerung.
Ergebnis ist ein integriertes Kompetenzprofil: Leadership als Gestaltung von Rahmenbedingungen, Product Management mit Evidence Based Management, operativer Fluss durch Kanban-Elemente sowie technische Umsetzungsfähigkeit in Python und JavaScript.

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