Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 1 & Scrum Kanban & Python & KI verbindet vertiefte Scrum-Fähigkeiten mit Kanban-Prinzipien und praxisnaher KI-/Python-Kompetenz. In dieser Maßnahme (auch bekannt als Scrum Master Adv. & Scrum Product Owner (PSM 2 & PSPO 1), Scrum with Kanban (PSK 1), Python trifft KI, KI Grundlagen) erlernen Teilnehmende Entscheidungsfindung, Wertorientierung und technische Werkzeuge für moderne Produktentwicklung.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Verbindung aus Scrum Master, Product Owner, Kanban, Python und KI schafft anwendbare Fähigkeiten für Produkt- und Teamverantwortliche sowie technische Rollen.
Einsatzszenarien umfassen Backlog-Pflege, Release-Planung, Flussoptimierung, Automatisierung mit Python und Integration von KI-Tools zur Text- und Datenanalyse.
Berufliche Perspektiven: Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, Data Analyst, Python Developer und KI-Anwender in Produktentwicklung, Marketing oder Prozessautomation.

Scrum Master 2

Der Kurs vertieft Scrum-Werte, Accountabilities und die Rolle des Scrum Masters (PSM 2) für Team-Effektivität.
Teilnehmende lernen, wie die Werte Entscheidungen steuern, wie die Defintion of Done als lebender Qualitätsstandard wirkt und wie Hindernisse ohne Eingriff in Selbstverwaltung beseitigt werden.

  • Coaching und Moderationstechniken
  • Facilitation, Groan Zone und Decision Rules
  • Qualitätsverständnis via Definition of Done
  • Team-Selbstverwaltung und klare Entscheidungsräume
  • Umgang mit Abhängigkeiten und Zielkonflikten

Scrum Product Owner 1

Fokus liegt auf Produktvision, Wertmaximierung und praktikabler Backlog-Pflege (PSPO 1) zur Förderung von Outcome statt Output.
Teilnehmende entwickeln messbare Ziele, lernen Evidence Based Management anzuwenden und erstellen wahrscheinlichkeitbasierte Vorhersagen mit klaren Annahmen.

  • Formulierung einer Produktvision und abgeleiteter Ziele
  • Product Backlog als zentrale Entscheidungsquelle
  • Priorisierung nach Nutzen, Risiken und Abhängigkeiten
  • Prognosen mit Bandbreiten und Release-Planung
  • Kennzahlen zur Wirkung statt reiner Auslieferung

Scrum mit Kanban

Dieser Kurs verbindet Scrum mit Kanban-Prinzipien (PSK 1) für verlässlicheren Fluss und bessere Vorhersagbarkeit.
Inhalte behandeln Sichtbarmachung von Arbeit, Begrenzung paralleler Arbeit, Messgrößen wie Durchsatz, Warte- und Bearbeitungszeiten sowie Anpassung von Losgrößen.

  • Visualisierung des Flusses und Work-in-Progress-Limits
  • Durchsatz, Lead Time und Warteschlangenanalyse
  • Product Backlog als geordnete Darstellung zukünftiger Schritte
  • Maßnahmen gegen Engpässe und für kontinuierliche Verbesserung
  • Prognosen basierend auf historischen Daten

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Vermittelt werden Grundkonzepte von KI, ML/Deep Learning, Einsatzfelder und ethische Aspekte für den beruflichen Alltag.
Teilnehmende erlernen Prompt Engineering, Einsatz von Chatbots, Text- und Bild-KI, sowie Methoden zur kritischen Bewertung von Ergebnissen und Bias.

  • Einführung in KI, ML und Deep Learning
  • Prompt Engineering und KI-Tools zur Textgenerierung
  • Datenschutz, Bias und ethische Fragestellungen
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse und Automatisierung
  • Interaktive Übungen mit Chatbots und Bild-KI

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Praxiskurs zu Python mit Fokus auf Automatisierung, Datenverarbeitung und KI-gestützte Programmierhilfe.
Teilnehmende planen, schreiben und debuggen kleine Projekte, nutzen Bibliotheken, strukturieren Code modular und setzen KI-Tools beim Coden und Refactoring ein.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren
  • Kontrollstrukturen (if/elif/else), Schleifen (for, while)
  • Funktionen, Module und Datenstrukturen (Listen, Dictionaries)
  • Exception-Handling (try/except), Debugging-Praktiken
  • Einsatz von Libraries, json-Verarbeitung und KI-gestützte Coding-Tools

Fachliche Kompetenz
Nach Abschluss beherrschen Teilnehmende wirksame Scrum-Praktiken in komplexen Umfeldern, produktorientiertes Management, Flussoptimierung mit Kanban sowie Grundkompetenzen in KI und Python.
Sie können Werte operationalisieren, Backlogs transparent pflegen, Vorhersagen erklären, ethische Aspekte von KI adressieren und automatisierte Lösungen mit Python entwickeln.

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