Scrum Master PSM 2 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & Python verbindet vertiefte Scrum-Expertise mit Führungskompetenz in skalierten Umfeldern und praxisnahen Programmierkenntnissen; Scrum Master Advanced (PSM 2), Scrum Agile Leadership & Scaled Scrum (PAL 1 & SPS), Python trifft KI zielt auf messbare Outcome-Orientierung und technische Befähigung.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme Scrum Master PSM 2 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & Python qualifiziert für Rollen wie Scrum Master, Agile Coach, Release-Manager, Product Owner sowie Python Developer oder Data Analyst.
Angewandt werden Techniken zur Definition of Done, Selbstverwaltung, Facilitation, Vorhersagen mit Bandbreiten und Integrationstestplanung.
Einsatzgebiete sind Produktentwicklung, skaliertes Engineering, DevOps-Umgebungen und KI-gestützte Automatisierung; die Kombination von Führung, Skalierung und Python macht unmittelbare Anwendung in Release-Planung, Team-Coaching und Prototyping möglich.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft das Zusammenspiel von Werten, Accountabilities, Ereignissen und Ergebnissen und trägt die Bezeichnung Scrum Master PSM 2 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & Python.
Teilnehmende erlernen, wie Werte Entscheidungen und Verhalten prägen, wie das Team als Einheit arbeitet und wie der Scrum Master Effektivität, Coaching und Hindernisbeseitigung sicherstellt.
Typische Inhalte und Fähigkeiten:

  • Klare Abgrenzung von Product Owner, Developers und Scrum Master
  • Entwicklung und Pflege einer wirksamen Definition of Done
  • Facilitationstechniken und Umgang mit der Groan Zone
  • Situationsgerechte Führung, Coaching vs. Mentoring
  • Transparenz, Risiko- und Qualitätsmanagement

Scaled Scrum

Scaled Scrum erklärt, wie mehrere Teams an einem gemeinsamen Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern; der Kurs ist Bestandteil von Scrum Master PSM 2 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & Python.
Schwerpunkt ist ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab, häufige Integration, Abhängigkeitsmanagement und Vorhersagen als Bandbreiten, nicht als fixe Termine.
Zentrale Inhalte und Anwendungen:

  • Gemeinsame Definition of Done über Teams hinweg
  • Schnittstellensichtbarkeit und Reduktion von Abhängigkeiten
  • Planung und Release-Prognosen mit Bandbreiten, Annahmen und Risiken
  • Integrationstaktiken und kontinuierliche Integration (integartion sichtbar machen)
  • Priorisierung nach Wirkung und Risiko

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership (auch genannt Scrum Master Advanced (PSM 2), Scrum Agile Leadership & Scaled Scrum (PAL 1 & SPS), Python trifft KI) fokussiert Führung als Gestalten von Rahmenbedingungen und Entwicklung von Selbstverwaltung.
Der Kurs verbindet Verantwortungsräume, transparente Informationen und Entscheidungsrechte mit praktischen Führungsinterventionen, die Orientierung geben ohne zu steuern.
Kerninhalte und Outcomes:

  • Rahmenbedingungen für echte Selbstverwaltung schaffen
  • Erwartungen an Führung klären: Orientierung, Grenzsetzung, Kompetenzerweiterung
  • Identifikation und Beseitigung organisatorischer Bremsen
  • Methoden zur Messung von Outcome statt Output
  • Moderationstechniken zur nachhaltigen Ergebnisdokumentation

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python vermittelt praxisnahes Programmieren, Debugging und den sinnvollen Einsatz von KI-Tools; der Kurs ergänzt Scrum-Fähigkeiten durch technische Umsetzungskompetenz.
Teilnehmende lernen Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen, Bibliotheken sowie Fehlerbehandlung und Modularisierung; zusätzlich gibt es Einführung in Prompt Engineering und KI-gestützte Refaktorierung.
Praktische Inhalte und Projektergebnisse:

  • Grundlagen: Variablen, Strings, Integer, Float, Boolean
  • Kontrollstrukturen: if/elif/else, for, while
  • Funktionen, Module, Listen und Dictionaries
  • Bibliotheken: math, datetime, statistics, json, re
  • try/except, Debugging, KI-Tools zum Testen und Refaktorisieren, kleine Praxisprojekte (Quiz, Datenauswertung)

Ergebniskompetenz und Transfer

  • Teilnehmende können Scrum in komplexen Umfeldern wirksam halten, Werte operationalisieren und die Definition of Done als lebenden Qualitätsstandard pflegen.
  • In skalierten Kontexten setzen sie ein einheitliches Qualitätsmaß durch, kommunizieren Prognosen mit Bandbreiten und gestalten Integration als festen Bestandteil.
  • Technisch sind sie befähigt, Python-Projekte sauber zu planen, zu implementieren und KI als unterstützendes Werkzeug für Coding und Dokumentation zu nutzen.

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