Scrum Master PSM 2 & Scaled Scrum & JavaScript & KI verbindet vertiefte Scrum-Expertise mit skalierten Arbeitsmodellen und praxisnahen IT-Kompetenzen; Scrum Master Advanced (PSM 2), Scaled Scrum (SPS), KI trifft JavaScript, KI Grundlagen fördert Outcome-orientiertes Arbeiten und technischen Transfer in realen Projekten.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Kombination aus Scrum Master PSM 2 & Scaled Scrum & JavaScript & KI bereitet auf operative und übergreifende Aufgaben vor: Scrum Master, Agile Coach, Release-Manager oder technischer Product Owner.
Angewendet werden Coaching, Facilitation, Definition of Done und Skalierungsprinzipien gemeinsam mit JavaScript- und KI-Methoden für Automatisierung, Prototyping und datengetriebene Entscheidungen. Prognosen werdern als Bandbreiten kommuniziert, Annahmen offengelegt und Risiken transparent gemacht.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vermittelt eine vertiefte Sicht auf Werte, Accountabilities und Ergebnisse in Scrum sowie die Rolle des Scrum Masters beim Coachen von Teams und Organisation.
Teilnehmende lernen, wie Werte Entscheidungen leiten, Selbstverwaltung ermöglichen und Spannungsfelder (Abhängigkeiten, Zielkonflikte) konstruktiv gelöst werden. Die Definition of Done wird als lebender Qualitätsstandard gepflegt und bei mehreren Teams konsistent angewendet. Moderation, Decision Rules und der Umgang mit der Groan Zone werden geübt, um tragfähige Vereinbarungen zu erzielen.

  • Wertebasiertes Verhalten und Entscheidungsfindung
  • Abgrenzung von Product Owner, Developers und Scrum Master
  • Gestaltung und Pflege einer verbindlichen Definition of Done
  • Facilitationstechniken und Decision Rules
  • Coaching-Praktiken für Team- und Organisationswandel

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams synchronisiert an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern; Scaled Scrum (SPS) adressiert Integration, Qualität und Vorhersagen über Teamgrenzen hinweg.
Schwerpunkt ist ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab, der funktionale und nicht-funktionale Aspekte, Sicherheit, Performance und Betrieb umfasst. Teams lernen, Backlog-Einträge so zu schneiden, dass Abhängigkeiten minimiert und Integration früh möglich wird. Veröffentlichungsplanung nutzt Bandbreiten statt exakter Termine, Annahmen werden dokumentiert und Risiken sichtbar gemacht.

  • Gemeinsame Definition of Done für mehrere Teams
  • Techniken zur Reduktion von Abhängigkeiten und frühe Integration
  • Sichtbarmachung von Risiken und Abstimmungsprozessen
  • Erstellung von Vorhersagen mit Bandbreiten
  • Anpassung von Release-Plänen an beobachtete Lieferfähigkeit

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Grundkonzepte der Künstlichen Intelligenz, Anwendungsfelder und verantwortungsvolle Nutzung von KI-Tools im Arbeitsalltag.
Teilnehmende erlernen Machine Learning- und Deep Learning-Grundzüge, unterscheiden schwache und starke KI und nutzen Tools für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung. Prompt Engineering wird praxisnah eingeführt; ethische Aspekte, Datenschutz und Bias werden kritisch reflektiert. Interaktive Übungen mit Chatbots, Sprach- und Bild-KI fördern Transfer in konkrete Aufgabenstellungen.

  • Definitionen, Geschichte und Anwendungsfelder von KI
  • Maschinelles Lernen, Deep Learning, Einsatzszenarien
  • Prompt Engineering und effektive Anfrageformulierung
  • Praxis: Textgenerierung, Datenanalyse, Chatbots testen
  • Ethik, Datenschutz und Bias in KI-Systemen

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI verbindet Grundlagen der Sprache JavaScript mit modernen Entwicklungsprozessen und dem produktiven Einsatz von KI-Werkzeugen beim Programmieren.
Teilnehmende erlernen Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen sowie Arrays und Objekte; zudem DOM-Interaktion, Debugging und sinnvolle Projektstrukturierung in Visual Studio Code. KI-gestützte Tools helfen beim Schreiben, Testen und Optimieren von Code; promptbasierte Zusammenarbeit mit KI wird geübt, um Effizienz und Codequalität zu steigern.

  • JavaScript-Grundlagen: Variablen, Typen, Operatoren
  • Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen, Modularisierung
  • Arrays, Objekte und Datenmodellierung
  • DOM-Manipulation, Debugging und Entwicklungsumgebung (VS Code)
  • Einsatz von KI-Tools beim Programmieren, Testen und Debuggen

Fachliche Kompetenz und Transfer
Nach Abschluss beherrschen Teilnehmende die Anwendung von Scrum in komplexen Umfeldern, halten einen lebenden Qualitätsstandard (Definition of Done) und moderieren Entscheidungen mit klaren Regeln.
Sie setzen skaliertes Arbeiten um, gestalten Vorhersagen transparent und etablieren Integrationszyklen. Zudem entwickeln sie grundlegende KI-Kompetenzen und schreiben einfache bis mittelkomplexe JavaScript-Programme; KI trifft JavaScript im Alltag für Automatisierung, Prototyping und datengetriebene Verbesserungen.

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