Scrum Master PSM 1 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & Python & KI verbindet praxisorientierte Scrum-Grundlagen mit Führungskompetenz, skalierten Liefermodellen und praktischer KI-/Python-Anwendung. In Scrum Master PSM 1 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & Python & KI lernen Teilnehmende, wie Empirie, klare Ziele und technische Fähigkeiten kombiniert werden, um verlässliche Ergebnisse zu erzeugen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme bereitet auf Rollen wie Scrum Master (PSM 1), Agile Lead (PAL 1), Scaled-Coordinator (SPS), Data Analyst oder Python-Developer vor.
Anwenderinnen setzen Scrum, skalierte Zusammenarbeit, Qualitätsmaßstäbe und KI-gestützte Automatisierung direkt im Projektalltag ein. Integration, Release-Planung und ethisch reflektierter KI-Einsatz stehen im Fokus. Erwartungen an Lieferfähigkeit werden transparent kommuniziert und mit Prognosen als Bandbreiten belegt.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt Scrum als empirisches Rahmenwerk und die konkrete Arbeitssicht auf Sprint, Events und Artefakte.
Teilnehmende lernen, wie ein Sprint Goal entsteht, wie Product Backlog-Werte priorisiert werden und wie die Definition of Done Qualität sichert. Der Scrum Master coacht Team und Organisation, moderiert Daily, Review und Retrospektive und entfernt Hindernisse.

  • Empirie und kurze Timeboxes (Sprint, Daily)
  • Rollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement
  • Sprint Goal und Definition of Done
  • Coaching, Moderation, Hindernismanagement

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern.
Der Fokus liegt auf einem gemeinsamen Qualitätsmaßstab, frühzeitiger Integration und dem Zuschnitt von Arbeit, um Abhängigkeiten zu reduzieren. Vorhersagen werden als Bandbreiten formuliert; Veröffentlichungsszenarien berücksichtigen Annahmen, Historie und Integrationsrisiken. Die Maßnahme stärkt die Fähigkeit, Kommunikation und Planung über Teamgrenzen hinweg zu koordinieren.

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab
  • Integration und Schnittstellen
  • Abhängigkeitsmanagement und Zuschnitt
  • Prognosen als Bandbreiten
  • Release- und Veröffentlichungsplanung

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership vertieft Führung als Kontextgestaltung statt Anweisung und fördert Selbstverwaltung im Team.
Teilnehmende entwickeln Fähigkeiten, Erwartungsklarheit zu schaffen, Entscheidungsräume zu definieren und organisatorische Bremsen zu adressieren. Führung wird situativ angewandt: Orientierung geben, Kompetenzen fördern und Transparenz herstellen. So entstehen verlässliche, selbstorganisierte Teams, die aus Ergebnissen lernen und kontinuierlich verbessern.

  • Verantwortungs- und Entscheidungsräume klären
  • Führung als Kontextgestaltung
  • Unterstützung von Selbstverwaltung
  • Organisationsstrukturen analysieren
  • Interventionen zur Entschlackung von Prozessen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Grundbegriffe, Anwendungsfelder und ethische Aspekte der Künstlichen Intelligenz.
Teilnehmende erlernen maschinelles Lernen und Deep Learning grundlegend, arbeiten mit Text-, Bild- und Sprach-KI und probieren Prompt Engineering. Ein Schwerpunkt liegt auf kritischer Bewertung von Ergebnissen, Datenschutz und Bias sowie der Integration von KI-Tools zur Automatisierung und Entscheidungsunterstützung im Arbeitsalltag.

  • Grundkonzepte von KI und ML
  • Einsatz von KI-Tools (Text, Bild, Chatbots)
  • Prompt Engineering
  • Ethik, Datenschutz, Bias
  • Integration in Geschäftsprozesse

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python verbindet praktische Python-Kenntnisse mit KI-gestützter Entwicklungsunterstützung.
Die Teilnehmenden lernen Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen und Datenstrukturen sowie den Einsatz zentraler Bibliotheken. Es wird geübt, kleine, modulare Programme zu entwerfen, Fehler mit try/except zu behandeln und KI-Tools zur Code-Verbesserung und Prompt-basierten Hilfe zu nutzen. So entstehen praxisnahe Projekte zur Automatisierung und Datenauswertung.

  • Python-Grundlagen: Variablen, Datentypen
  • Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen
  • Listen, Dictionaries, Module
  • Debugging und Fehlerbehandlung
  • KI-unterstütztes Coden und Refaktorierung

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