Scrum Master PSM 1 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI verbindet agile Führung, praktisches Scrum-Wissen und programmiertechnische Grundfertigkeiten mit Künstlicher Intelligenz. In Scrum Master PSM 1 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI steht die Anwendung von Empirie, Selbstverwaltung und KI-gestützter Entwicklung im Fokus, um messbare Ergebnisse und berufliche Handlungsfähigkeit zu entwickeln.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verknüpft PSM 1-Grundlagen, PAL 1/PSK 1-Prinzipien und Programmierkenntnisse, sodass Teilnehmende Scrum Master-, Agile Leadership- oder Cross-Funktional-Rollen übernehmen können.
Konkrete Einsatzfelder: Produktentwicklung, IT-Projekte, Digitalisierungsteams und Prozessoptimierung; Anwendung von KI für Automatisierung, Datenanalyse und Support-Aufgaben erhöht Effizienz.

  • Priorisierung des Product Backlogs zur Wertmaximierung
  • Einsatz von KI-Tools für Textgenerierung und Codeunterstützung
  • Steuerung des Arbeitsflusses mit Kanban-Metriken
  • Förderung selbstverwaltender Teams und situativer Führung

Scrum Master 1

Scrum Master 1 führt in das empirische Rahmenwerk ein und zeigt, wie Sprint, Events und Artefakte Transparenz und Anpassung ermöglichen. Die Rolle des Scrum Masters wird praktisch ausgefüllt: Coaching, Moderation und Hindernisbeseitigung.
Teilnehmende lernen, Sprint Goals zu formulieren, das Daily als Steuerungsinstrument zu nutzen und die DoD/Defintion of Done anzuwenden, um nutzbare Inkremente zu liefern.

  • Empirie: Beobachtung, Auswertung, Anpassung
  • Rollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Events: Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement
  • Praktische Techniken zur Backlog-Pflege

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership vertieft Führung als Gestalten von Kontext: Erwartungen klären, Kompetenzen entwickeln und Entscheidungsräume schaffen, damit Teams selbstwirksam handeln.
Die Teilnehmenden erlernen, strukturelle Bremsen zu identifizieren, Führung situativ einzusetzen und Verantwortlichkeiten so zu schärfen, dass Teams eigenständig Prioritäten setzen und Konsequenzen tragen.

  • Rahmenbedingungen für Selbstverwaltung erkennen
  • Grenzen und Entscheidungsräume definieren
  • Unterstützung von Führungskräften beim Loslassen
  • Analyse organisatorischer Schnittstellen
  • Entwicklung von Vereinbarungen zur Verbindlichkeit

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban kombiniert Pull-Prinzipien und Flow-Messung mit Scrum-Events, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu erhöhen; Prognosen werden als Bandbreiten aus historischen Daten formuliert.
Fokus liegt auf Sichtbarkeit, Losgrößen, Begrenzung paralleler Arbeit und Metriken wie Durchsatz, Zyklus- und Wartezeiten zur Identifikation von Engpässen und zielgerichteten Interventionen.

  • Visualisierung von Arbeit und Limits
  • Fluss- und Durchsatzmessung
  • Product Backlog als geordnete Ergebnisdarstellung
  • Prognosen als Bandbreiten stützen
  • Maßnahmen zur Reduktion von Wartezeiten

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen vermittelt Machine Learning, Deep Learning, Unterschiede schwacher/starker KI und praxisnahen Einsatz von KI-Tools für Text, Bild und Datenanalyse; Prompt Engineering steht zentral für die produktive Nutzung.
Teilnehmende üben Chatbots, Bild- und Text-KI, reflektieren Bias und Datenschutz und integrieren KI-Tools in Arbeitsprozesse, um Automatisierungspotenziale und Entscheidungshilfen zu realisieren.

  • Grundkonzepte ML & DL
  • Prompt Engineering und effektive Prompts
  • Ethik, Datenschutz, Bias
  • Einsatzszenarien: Automatisierung, Analyse
  • Interaktive Übungen mit Chatbots

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python-Kurs vermittelt Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen und Bibliotheken sowie Debugging und modularen Aufbau; KI-gestützte Werkzeuge werden zur Code-Generierung und Refaktorierung eingesetzt.
Anhand kleiner Projekte (Quiz, Datenauswertung) lernen Teilnehmende, Programme zu planen, Fehler mit try/except zu behandeln und KI für Test- und Dokumentationsaufgaben produktiv zu nutzen.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren
  • if/elif/else, Schleifen, Funktionen
  • Listen, Dictionaries, Module
  • Bibliotheken: json, datetime, math
  • Einsatz von KI-Tools beim Debugging

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

JavaScript-Kurs erklärt Variablen, Kontrollstrukturen, Arrays/Objekte, DOM-Interaktion und Projektstrukturierung; KI unterstützt beim Schreiben, Testen und Optimieren von Frontend-Code.
Teilnehmende erlernen saubere Projektstrukturen, Debugging in VS Code und wie KI-Werkzeuge die Entwicklung dynamischer, benutzerfreundlicher Webanwendungen beschleunigen.

  • JS-Datentypen und Kontrollflüsse
  • Funktionen, Arrays, Objekte
  • DOM-Grundlagen und Browser-Interaktion
  • Debugging-Methoden und VS Code
  • KI-unterstützte Optimierung von Code

Gesamtwirkung
Scrum Master Basic (PSM 1), Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1) und die KI-Kurse vermitteln kombinierte Fachkompetenz: verlässliche Takte, transparente Arbeit, selbstverwaltende Teams sowie praxisnahe Programmier- und KI-Fähigkeiten.
Nach Abschluss sind Teilnehmende in der Lage, Scrum-Werte und Empirie anzuwenden, Product Backlogs wertorientiert zu pflegen, Fluss zu optimieren und KI sinnvoll in Entwicklungs- und Geschäftsprozesse zu integrieren.

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