Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python verbindet Kompetenzen in Teamführung, Flussorientierung und moderner Programmierung; in Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), Python trifft KI steht die Entwicklung tragfähiger Selbstverwaltung, verlässlicher Vorhersagen und praktischer PythonFähigkeiten im Zentrum.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme bereitet auf Rollen wie Product Owner, Scrum Master, Agile Lead und PythonDeveloper vor und verbindet Leadership mit technischer Umsetzung. Einsatzszenarien sind Produktentwicklung, ReleasePlanung, Automatisierung und Datenanalyse. Es werden Techniken zur Priorisierung, Flussoptimierung, Durchsatzmessung und KIgestütztem Coding vermittelt, die in Projekten, operativen Teams und technischen Fachbereichen direkt anwendbar sind. Organisationale Hemmnisse werden identifiziert und pragmatisch adressiert, sodass Teams zuverlässig liefern und lernen können.

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership vertieft, wie das Scrum Team als geschlossene Einheit Verantwortung trägt und Entscheidungen trifft. Teilnehmende lernen Führung als Kontextgestaltung zu verstehen: Erwartungen klären, Hindernisse entfernen, Kompetenzen entwickeln und Grenzen transparent machen. Es wird deutlich, wie Organisationsstrukturen Schnittstellen, Berichtswege und Budgetierung beeinflussen und wie Verantwortungszuschitte geschärft werden.

  • Verantwortung und Entscheidungsräume für Product Owner, Developer und Scrum Master
  • Voraussetzungen für echte Selbstverwaltung, sichtbare Informationen und verlässliche Entscheidungsrechte
  • Interventionen: Orientierung geben, Grenzen setzen, reflektierende Fragen stellen
  • Identifikation struktureller Ursachen von Verzögerungen und Qualitätsproblemen
  • Übersetzung von Beobachtungen in konkrete Vorschläge zu Wert, Risiko und Tempo

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban zeigt, wie Arbeit verlässlich fließt und Vorhersagen auf Beobachtung statt Wunsch basieren. Teilnehmende erlernen Flussmessungen, Durchsatzanalyse und das Setzen von Grenzen für parallele Arbeit; das Product Backlog wird als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte genutzt. Prognosen werden als Bandbreiten formuliert und regelmäßig mit Realität abgeglichen, so dass ReleasePlanung adaptiv wird.

  • Sichtbarmachen von Arbeit, Regeln für Start, Fortschritt und Abschluss
  • Nutzung historischer Daten für Bandbreiten und ReleasePlanung
  • Metriken: Durchsatz, Bearbeitungszeit, Wartezeit zur Erkennung von Engpässen
  • Losgrößenanpassung, Reduktion von Übergaben, Priorisierung blockierender Themen
  • Selbstorganisation bei Zuschnitt der Arbeit und Einhaltung von Absprachen

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Der PythonKurs vermittelt praxisnah Programmieren, Debugging und KIgestützte Arbeitsweisen. Lernende planen und bauen modulare Programme, nutzen Datentypen, Kontrollstrukturen und Datenstrukturen sowie Bibliotheken für Berechnung und Datenauswertung. Besonderer Fokus liegt auf Fehlererkennung, try/except, saubrer CodeStruktur und dem produktiven Einsatz von KITools inklusive Prompt Engineering, um Code zu schreiben, testen und refaktorieren.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren; if/elif/else, for- und whileSchleifen
  • Funktionen, Module, Listen und Dictionaries; json, datetime, math, re
  • Fehlerbehandlung mit try/except, DebuggingMethoden und sauberes Design
  • Nutzung von KITools zum Coden, Testen und Refaktorieren; Prompt Engineering
  • Aufbau kleiner Projekte (Quiz, MiniRechner, Datenauswertung) und Dokumentation

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