Scrum Master PSM 2 & Scaled Scrum & Python, JavaScript & KI verknüpft vertiefte Scrum-Expertise mit Skalierungstechniken und praxisorientierter Programmierung in Python und JavaScript sowie KI-Grundlagen. Scrum Master Advanced (PSM 2), Scaled Scrum (SPS), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen zielt auf wertebasierte, integrierte Delivery und technische Handlungskompetenz.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verbindet agile Führung, skaliertes Teamworking und KI-gestützte Softwareentwicklung für reale Produktkontexte.
Anwendbar in Produktentwicklung, IT-Organisation, Data-Teams, Automatisierung und digitalen Transformationsprojekten.
Teilnehmende übernehmen Rollen wie Scrum Master, Agile Coach, Product Owner mit technischem Fokus oder Junior Developer.
Die Ausbildung stärkt Fähigkeiten in Facilitation, Predictive/Adaptive Planung, Integrationstest-Praxis, Prompt Engineering und ethischer KI-Nutzung.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 liefert eine vertiefte Sicht auf Werte, Accountabilities, Ereignisse und Ergebnisse im Scrum-Kontext und fördert situationsgerechte Führung.
Teilnehmende erlernen, wie die Scrum Values Entscheidungen prägen, Vertrauen schaffen und die Abgrenzung von Product Owner, Developers und Scrum Master konkret umgesetzt wird.
Fokus liegt auf der Defintion of Done als lebender Qualitätsstandard, auf Facilitation-Techniken (Agenda, Decision Rules) und dem souveränen Navigieren durch die Groan Zone.

  • Wertebasierte Entscheidungsfindung und Verhalten
  • Abgrenzung von Accountabilities und Rollen
  • Definition of Done: Qualität, Transparenz, Lieferfähigkeit
  • Moderation, Facilitation und Entscheidungstechniken
  • Coaching vs. Mentoring, Hindernis-Removal

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern, und wie ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab Integration sichert.
Es werden Techniken vermittelt, um Abhängigkeiten sichtbar zu machen, Arbeit so zu schneiden, dass Teams unabhängig liefern, und Prognosen als Bandbreiten zu formulieren.
Schwerpunkt ist die koordinierte Veröffentlichungsplanung, das Management von Integrationsrisiken sowie das Etablieren gemeinsamer Qualitätsregeln über Teamgrenzen hinweg.

  • Gemeinsame Definition of Done und Integrationsregeln
  • Unabhängige Schnittgestaltung von Backlog-Einträgen
  • Abhängigkeitsmanagement und Risiko-Transparenz
  • Vorhersagen mit Bandbreiten und Anpassungslogik
  • Governance-Prinzipien ohne Steering-Diktat

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen bietet ein praxisnahes Verständnis von KI, ML und Deep Learning, unterscheidet schwache und starke KI und legt Fokus auf ethische Aspekte, Bias und Datenschutz.
Teilnehmende lernen Prompt Engineering, Einsatz von KI-Tools zur Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung sowie die kritische Interpretation von Ergebnissen.
Ziel ist die Integration von KI in Arbeitsprozesse, das Formulieren effektiver Prompts und das Abwägen von Chancen und Risiken für Unternehmen und Teams.

  • Grundbegriffe: KI, ML, Deep Learning
  • Prompt Engineering und praktische Tool-Nutzung
  • Text-, Bild- und Sprach-KI einsetzen und bewerten
  • Datenschutz, Ethik, Bias und Governance
  • Praktische Übungen: Chatbots, Analyse-Workflows

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python verbindet grundlegende Programmiersyntax mit datenorientierter Anwendung und KI-gestützten Entwicklungsprozessen; Teilnehmende bauen kleine, modulare Programme.
Vermittelt werden Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen, Listen und Dictionaries sowie Bibliotheken wie math, datetime, json.
Schwerpunkt ist die Nutzung von KI-Tools zum Schreiben, Testen, Refaktorieren und Debuggen von Code; Projekte fördern automatisierung, Datenauswertung und saubere Struktur.

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen
  • Funktionen, Module und Modularisierung
  • Datenstrukturen: Listen, Dictionaries
  • Bibliotheken nutzen (math, datetime, json, re)
  • Fehlerbehandlung, Debugging, KI-unterstuetztes Coding

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

JavaScript und KI fokussieren Frontend-orientierte Programmierkonzepte, DOM-Interaktion und moderne Entwicklungsprozesse für dynamische, interaktive Anwendungen.
Teilnehmende lernen Variablen, Arrays, Objekte, Kontrollstrukturen, Funktionen sowie Debugging und Projektstrukturierung mit Visual Studio Code.
Der Kurs integriert KI-gestützte Tools zur Codeerstellung und -optimierung, fördert saubere Projektstruktur und bereitet auf Frameworks und API-Integration vor.

  • Variablen, Arrays, Objekte und Kontrollstrukturen
  • Funktionen, Modularisierung und Wiederverwendbarkeit
  • DOM-Grundlagen und Browser-Interaktion
  • Debugging-Techniken und VS Code Workflows
  • KI-Tools beim Programmieren, Testen und Optimieren



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