Scrum Master PSM 2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python verbindet vertiefte Scrum-Expertise mit Leadership- und Flow-Prinzipien sowie praktischer Python-Anwendung; in Scrum Master Advanced (PSM 2), Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), Python trifft KI stehen Wertorientierung, Selbstverwaltung und technische Umsetzbarkeit im Fokus.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verknüpft fortgeschrittene Scrum-Praktiken mit Führungswerkzeugen und Programmierkompetenz, sodass Teilnehmende Scrum Master, Agile Coach oder Product-orientierte Führungskräfte unterstützen können.
Einsatzfelder reichen von Produktentwicklung über IT-Projektteams bis zu Datenanalyse- und Automatisierungsaufgaben; Methoden zur Priorisierung, Flow-Optimierung und KI-gestützten Automatisierung lassen sich unmittelbar in Releaseplanung, Backlog-Governance und technischen Prototypen anwenden.

Scrum Master 2

Dieser Kurs vertieft das Zusammenspiel von Werten, Accountabilities und Ergebnissen im Scrum-Team und stärkt die Rolle des Scrum Masters als Coach und Impediment-Remover.
Teilnehmende lernen, wie die Scrum Values Entscheidungen leiten, Vertrauen schaffen und Fokus erzeugen; die Definition of Done wird als lebender Qualitätsstandard gestaltet und bei mehreren Teams konsistent angewendet. Es geht um Facilitation, Decision Rules und das sichere Navigieren durch die Groan Zone.

  • Wertebasierte Entscheidungsfindung und Governance
  • Definition of Done als Qualitäts- und Risikostandard
  • Coaching-Praktiken und Hindernisbeseitigung
  • Facilitation-Techniken und Entscheidungsregeln
  • Umgang mit Abhängigkeiten und Zielkonflikten

Nach dem Kurs können Teilnehmende Scrum Master-Aufgaben in komplexen Umfeldern übernehmen und Selbstverwaltung unterstützen, ohne Autonomie zu untergraben.

Scrum Agile Leadership

Der Kurs zeigt Leadership als Rahmengestaltung: Erwartungen klären, Entscheidungsräume sichern und Kompetenzen entwickeln, statt detaillierte Steuerung vorzunehmen.
Fokus liegt auf Bedingungen, die echte Selbstverwaltung ermöglichen: klare Ziele (Product Goal, Sprint Goal), sichtbare Information, verlässliche Entscheidungsrechte und das Aufdecken struktureller Bremsen. Führung wird situativ angewandt, als Fördern von Sicherheit für mutige Entscheidungen.

  • Gestaltung von Rahmenbedingungen für Selbstverwaltung
  • Abgrenzung Coaching vs. Mentoring und situative Führung
  • Transparente Informationsflüsse und Verantwortungszuschnitte
  • Identifikation organisatorischer Hindernisse (Schnittstellen, Budgetierung)
  • Methoden zur Übersetzung von Beobachtungen in konkrete Maßnahmen

Die Absolventinnen und Absolventen stärken Teamverantwortung, schärfen Verantwortungszuschnitte und erhöhen die Lernfähigkeit der Organisation.

Scrum mit Kanban

In diesem Kurs wird Scrum mit Kanban-Prinzipien kombiniert, um Flow, Vorhersagbarkeit und Release-Prognosen zu verbessern.
Arbeit wird sichtbar gemacht, Regeln für Beginn, Fortschritt und Abschluss etabliert und Flussmetriken wie Durchsatz, Durchlauf- und Wartezeiten genutzt. Prognosen werden als Bandbreiten formuliert, basierend auf historischen Daten; das Product Backlog wird wertorientiert und flussfördernd strukturiert.

  • Visualisierung von Arbeit und Limits für parallele Tasks
  • Flussmessungen: Durchsatz, Lead Time, Waiting Time
  • Bandbreitenbasierte Prognosen und Releaseplanung
  • Backloggestaltung nach Nutzen, Risiko und Abhängigkeit
  • Maßnahmen zur Reduktion von Engpässen und Übergaben

Teilnehmende setzen Arbeitssysteme auf, lesen Messgrößen und leiten gezielte Eingriffe ab, um Lieferfähigkeit und Vorhersagbarkeit zu erhöhen; Selbstveraltung wird operationalisiert.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Praxisorientierte Einführung in Python kombiniert mit KI-gestützten Arbeitsmethoden; Python trifft KI, um Automatisierung, Analyse und Prototyping zu ermöglichen.
Inhalte reichen von Variablen, Datentypen und Kontrollstrukturen über Funktionen, Listen und Dictionaries bis zu Bibliotheken (math, datetime, json, re) sowie Debugging und Modularisierung. Ergänzend lernen Teilnehmende, KI-Tools beim Coden, Testen und Refaktorieren einzusetzen und grundlegendes Prompt Engineering anzuwenden.

  • Grundlagen: Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen
  • Funktionen, Module und saubere Programmstruktur
  • Arbeiten mit Bibliotheken und Fehlerbehandlung (try/except)
  • Debugging-Techniken und Projektplanung mit Modulen
  • Einsatz von KI-Tools zum Schreiben, Testen und Refaktorieren

Absolventinnen können kleine Projekte planen, implementieren und dokumentieren; Python-Kenntnisse bilden die Basis für Data Science, Automatisierung und weiterführende KI-Integration.

Abschließende Kompetenzbeschreibung
Die kombinierte Maßnahme Scrum Master PSM 2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python bzw. Scrum Master Advanced (PSM 2), Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), Python trifft KI vermittelt die Fähigkeit, Werte in Erwartungen und Arbeitsweisen zu übersetzen, Product Backlogs wertorientiert zu führen und Fluss zu optimieren. Sie befähigt zur Moderation, zum Coaching und zur technischen Umsetzung mit Python; so entsteht ein verlässliches, lernfähiges System, das Wert nachvollziehbar erhöht.

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