Scrum Master PSM 1+2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python, HTML, CSS & KI verbindet Scrum-Expertise mit skalierenden Praktiken, Kanban-Flow, Programmiergrundlagen (Python, HTML, CSS) und praxisnahen KI-Grundlagen; die Maßnahme zielt auf verlässliche Lieferung, technisches Handwerkszeug und den ethischen Einsatz von KI ab.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Kombination aus Scrum Master PSM 1+2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python, HTML, CSS & KI bereitet auf operative und übergreifende Rollen vor: Scrum Master, Agile Coach, Product Owner, Teamlead sowie Entwicklerinnen im Frontend- und KI-Umfeld.
Alltagsszenarien reichen von Sprint-Planung, Backlog-Refinement und Retrospektiven bis zu Release-Koordination über mehrere Teams, Kanban-Flow-Optimierung, Python-Scripting, responsiver Webentwicklung und Einsatz von KI-Tools für Automatisierung und Content.
Berufliche Einsatzgebiete: IT-Projekte, Produktentwicklung, Digitalisierungsteams, Innovations- und Supporteinheiten; die Alternative Bezeichnung Scrum Master Experte (PSM 1 + 2), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), Creative Coding Frontend & KI, KI Grundlagen fasst die Zielprofile zusammen.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt das empirische Rahmenwerk von Scrum und die Praxis, Beobachtung, Auswertung und Anpassung als Takt zu etablieren. Das Team liefert in Sprints nutzbare Inkremente; Events, Artefakte und Werte schaffen Transparenz und Richtung.
Teilnehmende erlernen, wie Sprint Goal, Product Backlog, Sprint Backlog und Definition of Done Arbeit ausrichten und wie Daily, Review und Retrospektive das Team steuern.
Lerninhalte und Fähigkeiten:

  • Verständnis des empirischen Ansatzes von Scrum und der Scrum-Werte
  • Rollenverständnis: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Arbeit mit Sprint Goal und Definition of Done
  • Strukturierung und Ordnung des Product Backlogs
  • Moderation einfacher Scrum-Events und Hindernisbeseitigung

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft Accountabilities, Werte und professionelle Facilitation; Fokus liegt auf Entscheidungssicherheit in Spannungsfeldern, Pflege einer lebendigen Definition of Done und effektiver Coaching-Praxis.
Die Teilnehmenden lernen, wie Selbstverwaltung gefördert, Entscheidungsräume gesichert und die Groan Zone durch klare Decision Rules bewältigt werden.
Lerninhalte und Fähigkeiten:

  • Vertiefung von Scrum-Werten und Verhaltensauswirkung
  • Entwicklung und Kommunikation einer robusten Definition of Done
  • Facilitation-Techniken und Moderationspraxis
  • Coaching vs. Mentoring und situationsgerechte Führung
  • Hypothesengetriebene Verbesserung und metrisches Arbeiten

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt zusammenarbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verlieren; gemeinsamer Qualitätsmaßstab, Integration und Vorhersage mit Bandbreiten stehen im Mittelpunkt.
Die Lernenden stimmen Reihenfolge nach Wirkung und Risiko ab, reduzieren Abhängigkeiten durch geeigneten Zuschnitt und planen Releases entlang beobachteter Kapazität.
Lerninhalte und Fähigkeiten:

  • Aufbau gemeinsamer Qualitätsstandards und gemeinsame DoD
  • Sichtbarmachung von Abhängigkeiten und Integrationstaktiken
  • Erstellung von Prognosen mit Bandbreiten und Annahmen
  • Release-Planung über Teamgrenzen hinweg
  • Maßnahmen zur Reduktion von Integrationsrisiken

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Timeboxed Sprints mit Flow-Prinzipien: Arbeit wird sichtbar, WIP begrenzt, Durchsatz und Lead-/Cycle-Time gemessen, um Engpässe zu identifizieren und Vorhersagbarkeit zu erhöhen.
Teams lernen, wie Product Backlog-Einträge so geschnitten werden, dass Fluss und Wert zusammenwirken und wie Messgrößen zur Ursachenanalyse genutzt werden.
Lerninhalte und Fähigkeiten:

  • Kombination von Scrum-Events mit Kanban-Prinzipien
  • Metriken: Durchsatz, Wartezeiten, Bearbeitungszeiten
  • WIP-Limits, Losgrößenoptimierung und Engpassmanagement
  • Backlog-Ordnung nach Wert, Risiko und Abhängigkeiten
  • Praktische Maßnahmen zur Erhöhung von Vorhersagbarkeit

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs vermittelt Grundkonzepte von KI, Machine Learning und Deep Learning, Prompt Engineering sowie Ethik, Datenschutz und Bias. Praxisübungen mit Text-, Sprach- und Bild-KI zeigen Einsatzfelder und Grenzen.
Teilnehmende lernen KI-Tools produktiv einzusetzen, Ergebnisse kritisch zu prüfen und KI sicher in Arbeitsprozesse zu integrieren.
Lerninhalte und Fähigkeiten:

  • Grundbegriffe KI, ML, DL und Anwendungsfelder
  • Prompt Engineering und effektive Anfragenformulierung
  • Einsatz von KI zur Textgenerierung und Datenanalyse
  • Datenschutz, Bias-Erkennung und ethische Reflexion
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse und Automatisierung

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python-Einführung vermittelt Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen und Datenstrukturen sowie den Einsatz von Bibliotheken; Debugging, Fehlerbehandlung und modularer Aufbau stehen im Fokus.
Der Kurs verbindet Programmiergrundlagen mit KI-unterstütztem Coden: Prompt-basierte Unterstützung beim Schreiben, Testen und Refaktorieren ergänzt klassische Best Practices.
Lerninhalte und Fähigkeiten:

  • Python-Syntax, Schleifen, Bedingungen und Funktionen
  • Listen, Dictionaries und grundlegende Datenverarbeitung
  • Nutzung von math, datetime, json und regex
  • try/except, Debugging-Methoden und saubere Struktur
  • Kleine Projekte: Quiz, Mini-Rechner, Datenauswertung

Webprogrammierung HTML, CSS, SASS, Bootstrap Masterclass

Der Kurs vermittelt semantisches HTML, CSS-Layout (Box-Model, Flexbox, Grid), Mobile-First-Design, SASS-Präprozessoren und Bootstrap 5; Ziel ist responsiver, wartbarer Frontend-Code.
Teilnehmende setzen Designprinzipien in sauberen, modularen Projekten um und lernen Projektstruktur sowie Entwicklungs-Workflows.
Lerninhalte und Fähigkeiten:

  • Aufbau von HTML5-Dokumenten und semantische Struktur
  • CSS3-Techniken, Flexbox, Grid und Media Queries
  • SASS: Variablen, Nesting, Mixins und Partials
  • Bootstrap-Komponenten, Utilities und Grid-System
  • Abschlussprojekt: vollständige responsive Webseite

Abschluss
Nach Abschluss der Maßnahme beherrschen Teilnehmende Scrum-Prinzipien (PSM 1+2), skaliertes Zusammenarbeiten, Kanban-Flow, Python-Grundlagen, Frontend-Techniken und praxisnahe KI-Anwendungen.
Die Kombination stärkt Fähigkeit zur verlässlichen Lieferung, zur Verbesserung von Zusammenarbeit und zur sachkundigen Integration von KI in produktive Prozesse.

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