Scrum Product Owner PSPO 1+2 & Python, JavaScript & KI verbindet Product-Ownership-Kompetenzen mit praktischer Softwareentwicklung und Künstlicher Intelligenz; Product Owner Experte (PSPO1 + 2), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen zielt darauf ab, Wertorientierung, technische Umsetzbarkeit und KI-Einsatz in ein konsistentes Lernprofil zu bringen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verknüpft Produktvision, Backlogpflege und Evidence Based Management mit konkreten Programmierkenntnissen in Python und JavaScript sowie KI-Anwendungen.
Angewendet werden Techniken zur Priorisierung, probabilistischen Vorhersage, Release-Planung und zum ethischen Einsatz von KI im Arbeitsalltag.
Relevante Rollen sind Product Owner, Agile Coach, Data Analyst, Python-Developer und Frontend-Entwickler; die Inhalte sind direkt übertragbar auf Produktentwicklung, Automatisierung und Content-Erstellung.

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 vermittelt, wie Produktverantwortung in Scrum konsequent auf Wertschöpfung ausgerichtet wird und wie eine klare Produktvision Entscheidungen erleichtert.
Teilnehmende lernen, das Product Backlog als einzige transparente Quelle zu pflegen, Backlog-Einträge nach Nutzen und Risiko zu strukturieren und probabilistische Vorhersagen zu formulieren.

  • Produktvision formulieren und in überprüfbare Ziele übersetzen
  • Backlogpflege: Einträge eindeutig und wertorientiert beschreiben
  • Priorisierung nach Nutzen, Risiko, Abhängigkeiten
  • Release-Planung mit Bandbreiten und Annahmen (Anahmen sichtbar machen)
  • Evidence Based Management zur Verknüpfung von Zielen und Kennzahlen

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 vertieft Wirkung statt Umfang, Stakeholder-Kommunikation und organisatorische Hebel, damit Teams Entscheidungen unter Unsicherheit treffen können.
Der Kurs zeigt, wie Value Metrics definiert, Erwartungen abgeglichen und Governance so gestaltet werden, dass das Team handlungsfähig bleibt; Vorhersagen werden kontinuierlich mit Ergebnissen abgeglichen.

  • Wertbeitrag eines Produkts messbar machen
  • Backlog in Ergebnisbeiträge übersetzen
  • Stakeholder-Management und Feedback-Integration
  • Organisationsstrukturen und Entscheidungswege analysieren
  • Evidence Based Management für Kurskorrekturen einsetzen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen führt in Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning ein und zeigt, wie KI-Tools Text, Bild und Daten unterstützen.
Schwerpunkt liegt auf sicherer, ethischer Nutzung, Prompt Engineering und Integration von KI in Arbeitsprozesse zur Automatisierung, Entscheidungsunterstützung und Content-Erzeugung.

  • Grundbegriffe: KI, ML, Deep Learning
  • Unterschiede schwache vs. starke KI
  • Prompt Engineering und Text-/Bild-KI testen
  • Datenschutz, Bias und ethische Bewertung
  • Best Practices zur KI-Integration im Unternehmen

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python vermittelt Programmiergrundlagen, Datenstrukturen, Modularisierung und den produktiven Einsatz von KI-Assistenz beim Coden.
Teilnehmende entwickeln kleine Projekte, nutzen Bibliotheken, lernen Debugging und promptgestützte Code-Verbesserung; Python wird als Werkzeug für Analyse, Automatisierung und Prototyping eingesetzt.

  • Variablen, Datentypen, Listen, Dictionaries
  • Kontrollstrukturen, Funktionen, Module
  • Bibliotheken: json, datetime, math, statistics
  • Fehlerbehandlung mit try/except, Debugging-Methoden
  • KI-Tools zum Testen, Refaktorieren und Prompt Engineering

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI verbindet Frontend-Relevanz mit algorithmischem Denken und KI-gestützter Entwicklungspraxis.
Der Kurs deckt DOM-Interaktion, Arrays/Objekte, Funktionsdesign und Projektstruktur ab und zeigt, wie KI-Tools beim Schreiben, Testen und Optimieren von Webcode helfen.

  • JavaScript-Grundlagen: Variablen, Typen, Operatoren
  • Bedingungen, Schleifen, Funktionen, Modularität
  • Arrays, Objekte, DOM-Grundlagen
  • Debugging und Entwicklungstools (VS Code)
  • KI-gestützte Codehilfe und Prompt-Formulierung

Fachliche Kompetenzübertragung
Absolventinnen und Absolventen kombinieren product management mit technischer Umsetzbarkeit: Vision, Backlog-Pflege, Vorhersagen, Evidence Based Management sowie Python/JavaScript-Know-how und KI-Kompetenz führen zu belastbaren Entscheidungen.
Ergebnis ist die Fähigkeit, Wirkung messbar zu machen, Prognosen transparent zu kommunizieren, technische Lösungen prototypisch umzusetzen und KI verantwortungsvoll zu integrieren.

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