Scrum Product Owner PSPO 1+2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI verbindet Product Ownership (PSPO1/PSPO2), skalierte Scrum-Ansätze, Kanban-Prinzipien und praxisnahe Programmier- sowie KI-Kompetenzen, um Wertorientierung, technische Umsetzung und KI-Einsatz zu verzahnen und handlungsfähig zu machen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme Product Owner Experte (PSPO1 + 2), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen bereitet auf konkrete Rollen vor: Product Owner, Agile Coach, Scrum Master, Team Lead, Data Analyst und Developer.
Teilnehmende wenden Backlog-Pflege, Evidence Based Management, Release-Prognosen und Flussmessungen direkt in Produkt- und Entwicklungsprojekten an; KI- und Programmierkenntnisse unterstützen Automatisierung, Prototyping und Datenanalyse.
Einsatzgebiete sind Produktmanagement, skalierte Produktentwicklung, DevOps-nahe Teams, Frontend-/Backend-Projekte und digitale Transformationsvorhaben.

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 legt die Basis für wertorientierte Produktverantwortung und zeigt, wie eine Produktvision in überprüfbare Ziele mündet.
Teilnehmende lernen, Product Backlog als einzige Quelle geplanter Vorhaben zu führen, Nutzen versus Umfang abzuwägen und wahrscheinlichkeitsbasierte Vorhersagen zu formulieren. Sie erlernen Backlogpflege und Stakeholder-Kommunikation.

  • Produktvision und Zielableitung
  • Backlog-Pflege und Priorisierung
  • Vorhersagen mit Bandbreiten
  • Evidence Based Management
  • Zusammenarbeit mit dem Team

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 vertieft Wirkung statt Umfang; Fokus liegt auf messbaren Ergebnissen, Stakeholderintegration und Organisationsbedingungen.
Der Kurs zeigt, wie ein gepflegtes Backlog strategische Ausrichtung in nachvollziehbare Schritte übersetzt, Feedbackschleifen etabliert werden und Evidence Based Management Entscheidungen stützt. Teilnehmende formulieren klare Kennzahlen und begründen Prioritäten transparent.

  • Wertdefinition und Metriken
  • Stakeholder-Management
  • Backlog-Ordnung für Ergebnisse
  • Organisationsschnittstellen
  • Anpassung von Prioritäten

Scaled Scrum

Scaled Scrum erklärt, wie mehrere Teams an einem Produkt zusammenarbeiten, ohne Qualitätsmaßstäbe zu verwässern.
Es geht um einen gemeinsamen Definition-of-Done, Integration, Sichtbarmachung von Abhängigkeiten und Vorhersagen über Teamgrenzen hinweg. Prognosen als Bandbreiten berücksichtigen historische Daten und Integrationsrisiken; Anahmen werden offengelegt, damit Veröffentlichungsplanung verlässlich bleibt.

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab
  • Integration und Release-Planung
  • Abhängigkeitsmanagement
  • Bandbreitenprognosen
  • Organisationsentscheidungen zur Skalierung

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Scrum-Zyklen mit Flusssteuerung, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu erhöhen.
Der Kurs behandelt Sichtbarkeit der Arbeit, Regeln für Start/Abschluss, Begrenzung paralleler Arbeit und Flusskennzahlen wie Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten. Product Backlog wird als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte genutzt; Teams lernen, Engpässe zu erkennen und Losgrößen anzupassen.

  • Visualisierung des Flusses
  • WIP-Grenzen und Regeln
  • Durchsatz und Wartezeiten messen
  • Backlog als Flussinstrument
  • Maßnahmen gegen Engpässe

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Grundkenntnisse zu KI, ML, Deep Learning sowie ethischen und datenschutzrechtlichen Aspekten.
Teilnehmende setzen KI-Tools für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung ein, üben Prompt Engineering und reflektieren Bias und Risiken. Ziel ist die kritische Interpretation von Ergebnissen und die Integration in Arbeitsprozesse zur Effizienzsteigerung.

  • Definitionen und Anwendungsfelder
  • Maschinelles Lernen, Deep Learning
  • Prompt Engineering
  • KI-Tools für Text und Analyse
  • Ethik, Datenschutz, Bias

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python vermittelt praxisorientiert Programmiergrundlagen, strukturierte Problemlösung und Einsatz von Bibliotheken in Verbindung mit KI-Tools.
Teilnehmende arbeiten mit Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Listen und Dictionaries, nutzen Bibliotheken und Debugging-Techniken sowie KI-gestützte Werkzeuge zum Testen und Refaktorieren. Kleine Projekte demonstrieren Automatisierung und Datenverarbeitung.

  • Variablen und Datentypen
  • Bedingungen und Schleifen
  • Funktionen und Module
  • Listen, Dictionaries, Bibliotheken
  • Debugging und KI-Unterstützung

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI führt in JavaScript für dynamische Webanwendungen und KI-gestützte Entwicklung.
Teilnehmende lernen Variablen, Arrays, Objekte, DOM-Grundlagen, Funktionen und Debugging; KI-Tools unterstützen beim Schreiben und Optimieren von Code. Projektstrukturierung in VS Code und Best Practices für Frontend-Entwicklung runden die Kompetenzen ab.

  • JavaScript-Grundlagen und DOM
  • Arrays, Objekte, Funktionen
  • Debugging und Tools
  • KI-Unterstützung beim Coden
  • Projektstruktur und Best Practices

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