Scrum Master PSM 1 & Scrum Kanban & HTML & CSS & KI verbindet agile Führung, Flussoptimierung, Frontend-Entwicklung und grundlegende KI-Kenntnisse. In Scrum Master PSM 1 & Scrum Kanban & HTML & CSS & KI (auch Scrum Master Basic (PSM 1), Scrum with Kanban (PSK 1), Frontend HTML & SASS, KI Grundlagen) steht die praktische Anwendung von Empirie und modernen Web- und KI-Techniken im Fokus, um Teams und Produkte zuverlässig voranzubringen.
Praxisbezug und berufliche PerspektivenDie Maßnahme verknüpft Scrum Master-Kompetenzen, Kanban-Flow, HTML/CSS/SASS-Frontend-Fertigkeiten und KI-Grundlagen.
Anwendungsfälle sind Sprintsteuerung, Release-Vorhersage, responsive Webprojekte und Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung und Entscheidungsunterstützung.
Ergebnis: Teilnehmerinnen sind einsetzbar als Scrum Master, Teamlead in agilen Umgebungen, Junior Frontend-Entwicklerinnen oder Mitarbeitende, die KI in Arbeitsprozesse integrieren.
Scrum Master 1 vermittelt das empirische Rahmenwerk, Rollen (Product Owner, Developers, Scrum Master) und die Praxis der Events sowie Artefakte.
Teilnehmende lernen, ein Sprint Goal zu formulieren, Daily Scrum zur Zielsteuerung zu nutzen, Sprint Review und Retrospektive zielorientiert einzusetzen und die Definition of Done (DoD) zu etablieren.
Der Fokus liegt auf Werten, Timeboxing (Daily 15 Min., Sprint 1 Monat), Transparenz durch Product Backlog, Sprint Backlog und Inkrement sowie auf Coaching von Team und Organisation.
- Scrum-Prinzipien und Werte
- Rollenverständnis und Verantwortlichkeiten
- Events: Planning, Daily, Review, Retrospektive
- Artefakte + Commitments (Product Goal, Sprint Goal, DoD)
- Empirie, Messen und Anpassung
Scrum mit Kanban
Scrum mit Kanban zeigt, wie Flussprinzipien Vorhersagbarkeit und Stabilität erzeugen und das Product Backlog als geordnete, wertorientierte Darstellung genutzt wird.
Es werden Durchsatz, Bearbeitungszeit, Wartezeiten und Losgrößen analysiert, Prognosen als Bandbreiten erstellt und Mechanismen zur Engpassbeseitigung implementiert.
Selbstverwaltende Teams treffen Entscheidungen zu Work-in-Progress-Grenzen, Schnittstellen und Übergaben; Vorhersagen beruhen auf historischen Daten und regelmäßiger Kalibrierung.
- Sichtbarmachung des Arbeitsflusses
- Messgrößen: Throughput, Lead/ Cycle Time
- WIP-Limits und Losgrößensteuerung
- Backlog-Organisation nach Wert und Risiko
- Anpassungsstrategien bei Störungen
KI Grundlagen und praktische Anwendungen
KI Grundlagen und praktische Anwendungen führt in Machine Learning, Deep Learning, Einsatzfelder und ethische Aspekte ein und vermittelt praktisches Prompt Engineering.
Teilnehmende testen Chatbots, Sprach- und Bild-KI, lernen Textgenerierung und Datenanalyse mit KI-Tools und reflektieren Datenschutz, Bias und Verantwortlichkeit.
Ziel ist die sichere Integration von KI in Arbeitsprozesse zur Automatisierung, Entscheidungsunterstützung und Kreativitätssteigerung bei gleichzeitiger Risikoabschätzung.
- KI-Definition, Geschichte, Anwendungsfelder
- ML vs. Deep Learning, schwache/starke KI
- Prompt Engineering und Tool-Einsatz
- Ethik, Datenschutz, Bias
- Praxisübungen: Chatbots, Bild- und Text-KI
Webprogrammierung HTML, CSS, SASS, Bootstrap Masterclass
Webprogrammierung HTML, CSS, SASS, Bootstrap Masterclass vermittelt semantisches HTML5, CSS3, Box-Modell, Flexbox und Grid sowie Mobile-First-Design.
Einführung in SASS/SCSS mit Variablen, Mixins und Partials sowie Einsatz von Bootstrap 5 für komponentenbasierte, wartbare Frontends; Projektarbeit zur Umsetzung einer responsiven Webseite.
Fokus liegt auf sauberer Projektstruktur, accessibility, SEO-Basics und Best Practices für modularen, wartbaren Code, sodass Teilnehmerinnen reale Webprojekte eigenständig entwickeln können.
- HTML5-Struktur und Semantik
- CSS-Layout: Box-Model, Flexbox, Grid
- Responsive Design, Media Queries
- SASS/SCSS: Variables, Nesting, Mixins
- Bootstrap 5: Grid, Komponenten, Utilities
Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.