Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban + Scaled Scrum & Python, JavaScript & KI verbindet agile Führung, Kanban-Flow, skaliertes Scrum und praxisnahe Programmierung mit Künstlicher Intelligenz. In Scrum Agile Leadership & Kanban & Scaled Scrum (PAL 1 & PSK 1 & SPS) lernen Teilnehmende, wie verlässliche Integration, Vorhersagen und moderne Coding-Praktiken zusammenwirken, um Wert kontinuierlich zu liefern.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verknüpft agiles Skalieren, Führungskompetenz und technische Umsetzung.
Anwenderszenarien sind Release-Planung über mehrere Teams, Team-fokussierte Führung, Fluss-Optimierung mit Kanban und der Einsatz von KI-gestützten Tools in Python und JavaScript.
Relevante Rollen: Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Developer, Data-Analyst, Frontend- und Python-Developer.
Fähigkeiten sind unmittelbar in Produktentwicklung, DevOps, Data-Analytics und Automatisierung einsetzbar.

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt zusammenarbeiten, ohne Prinzipien zu verwässern.
Inhalte: gemeinsamer Qualitätsmaßstab, Definition of Done, Integration, Sicherheit, Leistung und Betriebsfähigkeit.

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab definieren und anpassen
  • Schnittstellen und Abhängigkeiten sichtbar machen
  • Priorisierung nach Wirkung und Risiko
  • Vorhersagen als Bandbreiten basierend auf historischer Lieferfähigkeit
  • Veröffentlichungsplanung über Teamgrenzen hinweg

Die Teilnehmenden lernen, Prognosen zu formulieren, Annahmen offenzulegen und Integrationsrisiken zu managen, damit Skalierung verlässlich statt zufällig erfolgt.

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership vertieft Führung als Gestalten von Kontext und die Förderung echter Selbstverwaltung.
Fokus auf Rolleninteraktion zwischen Product Owner, Developer und Scrum Master, Entscheidungsrechte, transparente Ziele und Fähigkeitenentwicklung.

  • Rahmenbedingungen für Selbstverwaltung schaffen
  • Klarheit über Ziele, Informationsflüsse und Entscheidungsräume
  • Führung als Unterstützung: Hindernisse entfernen, Kompetenzen entwickeln
  • Organisationsstrukturen analysieren und Vorschläge ableiten
  • Umgang mit Spannungsfeldern zwischen Steuerung und Autonomie

Nach dem Kurs können Teilnehmende strukturelle Bremsen erkennen, angemessene Interventionen wählen und Verantworlich keiten (typo) im Team schärfen.

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Flow-Management mit Scrum-Prinzipien zur Erhöhung der Vorhersagbarkeit.
Schwerpunkt auf Sichtbarkeit, Regeln für Beginn/Fortschritt/Abschluss, Metriken und Work-in-Progress-Limits.

  • Arbeit sichtbar machen und Grenzen für parallele Aufgaben setzen
  • Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten messen und interpretieren
  • Product Backlog als geordnete Darstellung nächster wirksamer Schritte
  • Losgrößen optimieren und Engpässe entschärfen
  • Prognosen als Bandbreiten aus historischen Daten ableiten

Teilnehmende lernen, Flussmessungen zu lesen, das Backlog nach Wert zu ordnen und verlässliche Veröffentlichungspläne zu entwickeln.

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Kernkonzepte, ethische Aspekte und Anwendungsfälle.
Themen: Geschichte der KI, ML, Deep Learning, schwache vs. starke KI, Prompt Engineering, Datenschutz und Bias.

  • Grundkonzepte von KI und typische Anwendungsfelder
  • Maschinelles Lernen und Deep Learning verständlich erklären
  • Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung und Entscheidungsunterstützung
  • Prompt Engineering und Text-/Bild-/Daten-Generierung
  • Ethik, Datenschutz und Bias berücksichtigen

Lernziel ist die sichere Integration von KI in Arbeitsprozesse, damit Teilnehmende Chancen und Risiken fundiert einschätzen und KI praktisch anwenden.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python verbindet grundlegende Programmierfertigkeiten mit KI-gestütztem Arbeiten.
Schwerpunkt auf Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen, Bibliotheken und Debugging.

  • Variablen, Listen, Dictionaries und Datentypen nutzen
  • Bedingungen, Schleifen und Funktionen einsetzen
  • Bibliotheken wie json, datetime, math verwenden
  • Fehlerbehandlung mit try/except und Debugging-Methoden
  • KI-Tools zum Schreiben, Testen und Refaktorieren einsetzen

Ziel ist, eigenständige, modularisierte Python-Programme zu planen, zu bauen und KI sinnvoll als Programmierhilfe zu nutzen.

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

Programmierkonzepte in der IT vermittelt JavaScript für interaktive Webanwendungen und KI-unterstützte Entwicklung.
Fokus auf Variablen, Arrays/Objekte, Kontrollstrukturen, DOM-Interaktion, Debugging und Projektstruktur.

  • Datentypen, Arrays und Objekte modellieren
  • Kontrollstrukturen und Funktionen gezielt einsetzen
  • Grundlagen des DOM und Browser-Interaktion
  • Einsatz von KI-Tools beim Schreiben und Testen von Code
  • Projektstrukturierung mit Visual Studio Code und Best Practices

Nach dem Kurs können Teilnehmende benutzerfreundliche, modulare JavaScript-Programme entwickeln und KI-gestützte Werkzeuge produktiv einsetzen.

Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban + Scaled Scrum & Python, JavaScript & KI bietet damit eine integrierte Lernreise: von Skalierung und Qualitätsmaßstab über Führung und Flow bis zu praktischer KI-gestützter Programmierung in Python und JavaScript. Scrum Agile Leadership & Kanban & Scaled Scrum (PAL 1 & PSK 1 & SPS) sowie die KI- und Programmierkurse bilden zusammen die Basis für verlässliche Lieferung, sichtbare Integration und technische Umsetzbarkeit.

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