Scrum Master PSM 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban + Scaled Scrum & Python & KI verknüpft systematisch Scrum-Expertise mit Führung, Flow-Optimierung, Skalierung sowie Python-gestützter KI-Anwendung. In Scrum Master PSM 1+2 & Scrum Agile Leadership + Kanban & Python lernen Teilnehmende Empirie, Teamverantwortung und praxisnahe Automatisierung für reale Produkte.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme qualifiziert für Rollen wie Scrum Master, Agile Coach, Product Owner, Teamlead und Python/AI-Anwender in Produktentwicklung und IT. Praxisnahe Übungen verbinden Sprint- und Flow-Steuerung, Backlog-Strategie, Integration über mehrere Teams und KI-gestützte Automatisierung. Teilnehmende wenden Techniken zur Priorisierung, Facilitation, Prognosebildung und Prompt Engineering an.

Scrum Master 1

Einführung in das empirische Rahmenwerk: Rollen, Events und Artefakte
Scrum Master 1 zeigt, wie Empirie tägliche Entscheidungen leitet und warum Sprint-Rhythmus, Sprint Goal und Timeboxes (Daily 15 Min., Sprint max. 1 Monat) Verlässlichkeit schaffen. Das Zusammenspiel von Product Owner, Developers und Scrum Master wird praxisnah geübt; das Product Backlog wird nach Wert geordnet und Transparenz hergestellt. Die Rolle des Scrum Masters umfasst Coaching, Moderation und Hindernisbeseitigung.

  • Scrum-Grundsätze und Werte
  • Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Product Backlog und Priorisierung
  • Sprint Goal und Definition of Done / Defintion of Done
  • Teamverantwortung und Empirie

Scrum Master 2

Vertiefung von Werte-, Accountabilities- und Entscheidungsfragen
Scrum Master 2 fokussiert auf Outcome statt Output, Pflege einer lebenden Definition of Done und professionelle Facilitation. Teilnehmende entwickeln Regeln für Entscheidungsprozesse, lernen mit der Groan Zone umzugehen und differenzieren Coaching vs. Mentoring. Qualitätsverankerung und metrisches Arbeiten zur hypothesengetriebenen Verbesserung sind zentrale Elemente.

  • Scrum Values in Entscheidungen
  • Definition of Done als Qualitätsstandard
  • Facilitationstechniken und Decision Rules
  • Coaching, Mentoring, Selbstverwaltung stärken
  • Outcome-Metriken und Hypothesenarbeit

Scaled Scrum

Zusammenarbeit mehrerer Teams an einem Produkt mit einheitlichem Qualitätsmaßstab
Scaled Scrum behandelt, wie Integration, Release-Planung und gemeinsame DoD über Teamgrenzen gestaltet werden. Die Ausbildung zeigt, wie Einträge so zugeschnitten werden, dass Teams unabhängig liefern; Prognosen werden als Bandbreiten formuliert und Risiken offen kommuniziert. Ziel ist eine skalierbare Arbeitsweise mit verlässlicher Lieferfähigkeit.

  • Gemeinsame Definition of Done / Qualitätsmaßstab
  • Schnittstellen, Abhängigkeiten und Reduktion von Blocks
  • Vorhersagen als Bandbreiten, Release-Planung
  • Integrationstakt, kurze Zykluszeiten
  • Transparenz über Annahmen und Risiken

Scrum Agile Leadership

Führung als Gestaltung von Rahmenbedingungen zur Stärkung von Selbstverwaltung
Scrum Agile Leadership vermittelt, wie Führung Orientierung gibt ohne Detailsteuerung, Entscheidungsräume sichert und Kompetenzen entwickelt. Teilnehmer lernen strukturelle Bremsen zu erkennen (Übergaben, Reporting, Budgetwege) und konkrete Vorschläge zu formulieren, die Wert, Risiko und Tempo erklären. Führung wird als Ermöglicher, nicht als Direktor verstanden.

  • Situationale Führung und Rahmen gestalten
  • Klare Ziele, Entscheidungsräume und Informationsflüsse
  • Identifikation organisatorischer Engpässe
  • Interventionen ohne Selbstverwaltung zu untergraben
  • Argumentation auf Basis offener Annahmen

Scrum mit Kanban

Verbindung von Scrum-Rhythmus und Flow-orientierten Kanban-Prinzipien
Der Kurs zeigt, wie WIP-Grenzen, Durchsatzmessungen und Wartezeiten die Vorhersagbarkeit erhöhen. Product Backlog wird als geordnete Darstellung nächster wirksamer Schritte verstanden; Flusskennzahlen (Throughput, Lead Time) helfen Engpässe zu erkennen und Losgrößen sinnvoll zu wählen. Teams lernen, wie Prognosen und Release-Pläne auf beobachteter Lieferfähigkeit basieren.

  • WIP-Limits und Flusssteuerung
  • Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten messen
  • Product Backlog als Flow-Item-Liste
  • Prognosen auf historische Daten stützen
  • Maßnahmen zur Reduktion von Engpässen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Praxisnahe Einführung in Künstliche Intelligenz, Ethik und Tools
Der Kurs vermittelt Definitionen, Machine Learning und Deep Learning verständlich, sowie den Einsatz von KI-Tools für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung. Wichtige Themen sind Prompt Engineering, Bias, Datenschutz und die kritische Interpretation von Ergebnissen. Interaktive Übungen wie Chatbots und Bild-KI vertiefen den sicheren, verantwortungsvollen Einsatz.

  • KI-Grundbegriffe (ML, DL), Anwendungsfelder
  • Prompt Engineering und praktische Prompts
  • Text-, Bild- und Daten-Automatisierung
  • Ethik, Bias und Datenschutz
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python als Basis für Automatisierung, Datenanalyse und KI-gestütztes Arbeiten
Teilnehmende lernen Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen und Bibliotheken (math, datetime, json, re) sowie Fehlerbehandlung und Debugging. Der Kurs verbindet Coding-Basics mit KI-unterstützten Tools zum Schreiben, Testen und Refaktorieren von Code; praxisnahe Projekte (Quiz, Mini-Rechner, Datenauswertung) festigen das Erlernte.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren
  • Bedingungen, Schleifen, Funktionen, Module
  • Listen, Dictionaries und Datenverarbeitung
  • Bibliotheken nutzen, try/except, Debugging
  • KI-unterstütztes Coden und kleine Projekte

Details zu Kompetenzen und Einsatz
Teilnehmende entwickeln die Fähigkeit, Scrum rhythmisch einzusetzen, klare Ziele und ein nutzbares Inkrement zu liefern, Empirie systematisch zu nutzen und selbstverwaltende Teams zu stärken. Sie können Scaled-Prinzipien anwenden, Flussorientierung mit Kanban realisieren sowie Python und KI praktisch zur Automatisierung, Datenanalyse und zur Unterstützung der Softwareentwicklung einsetzen.

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