Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python verbindet vertiefte Scrum-Kompetenz mit Skalierung, Kanban-Prinzipien und praktischer Python-/KI-Anwendung. In Adv. Scrum Master & Scrum Product Owner (PSM 2 + PSPO 2), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), Python trifft KI stehen Outcome-Orientierung, Qualität und Automatisierung im Mittelpunkt.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme richtet sich an Scrum Master, Product Owner, Agile Coaches und Entwicklerinnen, die in komplexen Produkt- und Organisationskontexten arbeiten.
Teilnehmende wenden Scrum Master 2 und Scrum Product Owner 2 Fähigkeiten an, orchestrieren mehrere Teams (Scaled Scrum) und verbinden Flow-orientierte Steuerung (Scrum mit Kanban) mit Python-gestützter Automatisierung und KI-unterstütztem Coding.
Einsatzgebiete sind Produktentwicklung, Release-Planung, Integrationskoordination, DevOps-Schnittstellen, Data-Analytics und Automatisierung. Die Verbindung von PSM 2, PSPO 2 und Python schafft praktische Brücken zu Data Engineering und KI-Projekten.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft das Zusammenspiel von Scrum Values, Accountabilities, Ereignissen und Ergebnissen.
Teilnehmende erlernen, wie Werte Entscheidungen und Verhalten prägen, Hindernisse entfernt und Selbstverwaltung geschützt wird. Die Definition of Done wird als lebender Qualitätsstandard herausgearbeitet, der Transparenz schafft und Risiken reduziert.

  • Scrum Values und Verhalten
  • Rollenabgrenzung: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Facilitation, Decision Rules, Umgang mit Groan Zone
  • Definition of Done, Qualitäts- und Integrationskriterien
  • Coaching vs. Mentoring, Entfernen von Hindernissen

Praxisorientiert üben Teilnehmende Moderation, Situationsführung und das Setzen von Rahmenbedingungen, um contiuous Verbesserung und verlässliche Liefersituationen herzustellen.

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 fokussiert Wirkung statt Umfang und die Übersetzung von Strategie in ein nachvollziehbares Backlog.
Der Kurs zeigt, wie Value und Wirkung messbar werden, wie Stakeholder-Dialoge Erwartungen klären und wie Evidence Based Management Ziele, Kennzahlen und Entscheidungen verbindet. Product Backlog Management ordnet Einträge auf Ergebnisbeiträge und macht den nächsten sinnvollen Schritt sichtbar.

  • Wertdefinition und Nutzenhypothesen
  • Product Backlog als Ordnungsprinzip
  • Stakeholder- und Kundenkommunikation
  • Priorisierung nach Wirkung, Risiko und Abhängigkeiten
  • Evidence Based Management: Metriken für Outcome

Absolventinnen können Annahmen testen, Prioritäten begründen und organisatorische Hebel identifizieren, die Produktarbeit erleichtern.

Scaled Scrum

Scaled Scrum vermittelt, wie mehrere Teams an einem Produkt zusammenarbeiten und einen gemeinsamen Qualitätsmaßstab pflegen.
Im Fokus stehen gemeinsame DoD, Integration, Abhängigkeitsmanagement und Vorhersagen über Teamgrenzen hinweg. Prognosen werden als Bandbreiten formuliert, Annahmen offengelegt und Integrationsrisiken berücksichtigt.

  • Gemeinsame Definition of Done und Integrationsregeln
  • Schnittstellen und Abhängigkeitsmanagement
  • Vorhersage mit Bandbreiten und Annahmen
  • Veröffentlichungsplanung und Release-Strategien
  • Organisationsentscheidungen, die Skalierung erleichtern

Teilnehmende lernen, wie Reihenfolgen nach Wirkung und Risiko gesteuert werden, um verlässliche, integrierte Ergebnisse zu liefern.

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Scrum-Zyklen mit Flussmessung, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu erhöhen.
Der Kurs zeigt, wie Arbeit sichtbar gemacht, WIP begrenzt und Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten gemessen werden. Product Backlog bleibt geordnete Darstellung der nächsten Schritte; Flussmetriken helfen Engpässe zu erkennen und Losgrößen zu optimieren.

  • Visualisierung von Arbeit und Fluss
  • Metriken: Durchsatz, Cycle Time, WIP
  • Prognosen als Bandbreiten, Release-Planung
  • Anpassung von Losgrößen und Übergaben
  • Selbstorganisation und Verabredungen im Alltag

Lernende setzen Flussdiagnosen in konkrete Maßnahmen um, reduzieren Wartezeiten und erhöhen Vorhersagbarkeit.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python vermittelt Programmiergrundlagen kombiniert mit KI-unterstützten Entwicklungsmethoden.
Inhalte reichen von Variablen, Kontrollstrukturen und Datenstrukturen bis zu Debugging, Modularisierung und Nutzung von Bibliotheken. Besonderer Fokus liegt auf dem Einsatz von KI-Tools zum Schreiben, Testen und Refaktorisieren von Code sowie auf Prompt Engineering.

  • Grundlagen Python: Datentypen, Bedingungen, Schleifen
  • Funktionen, Module und saubere Programmstruktur
  • Listen, Dictionaries, json-Verarbeitung
  • Fehlerbehandlung, Debugging, Bibliotheken (math, datetime, re)
  • KI-Tools, Prompt Engineering, kleine Praxisprojekte

Absolventinnen planen, schreiben und testen kleine Programme, nutzen KI zur Code-Verbesserung und bauen modulare, dokumentierte Lösungen.

Abschlusskompetenzen und Transfer

Nach Abschluss sind Teilnehmende befähigt, Scrum in komplexen Umfeldern wirksam zu halten, Produktentscheidungen ergebnisorientiert zu treffen und Skalierung sowie Flusssteuerung zu gestalten.
Zusätzlich entwickeln sie praktische Python-Fähigkeiten und KI-Kompetenz, um Automatisierung, Datenauswertung und unterstützende Werkzeuge in Produkt- und Entwicklungsprozessen einzusetzen. Die Verbindung aus PSM 2, PSPO 2, Scaled Scrum, PSK-Ansätzen und Python schafft ein praxisnahes Kompetenzprofil für moderne Produktentwicklung.

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