Scrum Product Owner PSPO 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & Python verbindet Produktführung, Führungskompetenzen, Skalierung und Programmierpraxis; Product Owner Experte (PSPO1 + 2), Scrum Agile Leadership & Scaled Scrum (PAL 1 & SPS), Python trifft KI zielt darauf ab, Wertschöpfung messbar zu machen und technische Umsetzungskompetenz zu vermitteln.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme richtet sich an Product Owner, Agile Coaches, Scrum Master und technische Mitarbeitende, die Produktstrategie mit operativer Umsetzung verbinden wollen.
Angewendet werden Backlog-Pflege, Evidence Based Management, Release-Planung mit Bandbreiten und Qualitätsmaßstäben sowie Python-basierte Automatisierung und KI-unterstütztes Entwickeln.
Relevante Einsatzgebiete: Produktmanagement, digitale Produktentwicklung, skaliertes Engineering, Data/Analytics sowie Automatisierung und KI-Integration in Entwicklungsprozessen.

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 erklärt, wie Produktverantwortung konsequent auf Wertschöpfung ausgerichtet wird und wie Product Backlog als einzige transparente Quelle dient.
Teilnehmende formulieren Produktvisionen, leiten überprüfbare Ziele ab und beschreiben Backlog-Einträge so, dass Zerlegung, Zusammenarbeit und Entscheidungen möglich werden.

  • Produktvision und Nutzenformulierung
  • Backlog-Pflege und klare Einträge
  • Priorisierung nach Wirkung, Risiko und Abhängigkeiten
  • Wahrscheinlichkeitsbasierte Vorhersagen und Release-Planung
  • Evidence Based Management zur Verknüpfung von Kennzahlen und Entscheidungen

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 vertieft Wirkung statt Umfang und stärkt den Umgang mit Stakeholdern sowie die organisatorische Einbettung von Produktarbeit.
Der Kurs zeigt, wie ein gepflegtes Backlog Strategie in nachvollziehbare Schritte übersetzt, wie Erwartungen transparent werden und wie Messgrößen Entscheidungen stützen.

  • Wertmessung und Ergebnisorientierung
  • Stakeholder-Kommunikation und Feedback-Einbindung
  • Organisationseinflüsse, Governance und Entscheidungswege
  • Pflegen von Annahmen, Risiken und Anpassungslogiken
  • Evidence Based Management zur Steuerung über Wirkung

Scaled Scrum

Scaled Scrum vermittelt, wie mehrere Teams an einem gemeinsamen Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern, und wie ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab entsteht.
Inhalte behandeln Integration, nicht-funktionale Anforderungen, Schnittstellen, Abhängigkeitsmanagement sowie Vorhersagen und Veröffentlichungsplanung über Teamgrenzen hinweg.

  • Gemeinsamer Definition of Done und Qualitätsmaßstab
  • Zuschnitt von Einträgen zur Minimierung von Abhängigkeiten
  • Integrationstaktiken und kurze Zusammenführungszyklen
  • Prognosen als Bandbreiten, Annahmen offenlegen
  • Organisationsentscheidungen zur Erleichterung von Skalierung

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership fokussiert darauf, wie Führung Kontext gestaltet, Hindernisse entfernt und Selbstverwaltung fördert, statt zu steuern.
Teilnehmende lernen, Verantwortlichkeiten zu klären, Entscheidungsräume zu schaffen und Führungsverhalten situativ einzusetzen, um Teams zu befähigen.

  • Klärung von Zielen, Entscheidungsrechten und Informationsflüssen
  • Führung als Unterstützung: Orientierung, Freigabe und Entwickeln von Kompetenzen
  • Erkennung und Beseitigung organisatorischer Bremsen
  • Balance zwischen Orientierung geben und Autonomie bewahren
  • Ableiten konkreter Vorschläge zur Verkürzung von Durchlaufzeiten

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Der Kurs führt in Python ein und verbindet Grundlagen mit KI-gestützten Entwicklungsmethoden, Prompt Engineering und pragmatischem Debugging.
Teilnehmende planen, schreiben und strukturieren Programme, nutzen Datenstrukturen, Bibliotheken und lernen, KI-Tools beim Coden, Testen und Refaktorieren einzusetzen.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren
  • Kontrollstrukturen, Schleifen und Funktionen
  • Listen, Dictionaries und modulare Programmstruktur
  • Bibliotheken (math, datetime, json, re) und Fehlerbehandlung (try/except)
  • Einsatz von KI-Tools, Prompt Engineering und kleine Praxisprojekte

Abschließende fachliche Kompetenz
Teilnehmende verbinden Produktvision, Backlog-Pflege, Evidence Based Management, Qualitätsmaßstäbe und skalierte Zusammenarbeit mit der Fähigkeit, Prognosen transparent als Bandbreiten zu kommunizieren.
Zusätzlich erwerben sie grundlegende Python-Fähigkeiten, um Automatisierung, Datenauswertung und KI-gestützte Entwicklungsunterstützung praktisch anzuwenden; so entsteht ein Arbeitsmodus, der Wirkung, Qualität und verlässliche Lieferung systematisch 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.