Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & Python, JavaScript & KI verbindet Führungskompetenz in agilen Umgebungen mit skalierbarer Zusammenarbeit und praktischen Programmierkenntnissen; Scrum Agile Leadership & Scaled Scrum (PAL 1 & SPS), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen zielt auf verlässliche Lieferung, Integration und KI-gestützte Produktentwicklung.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verknüpft skaliertes Scrum mit agiler Führung und praxisnaher Programmierung, sodass Fach- und Führungskräfte Vorhersagen, Release-Planung und technische Umsetzung verlässlich abstimmen.
Einsatzbereiche sind Produktentwicklung, IT-Architektur, DevOps, Data-Teams und Innovationsprojekte; typische Rollen: Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Entwickler und KI-Anwender.

  • Priorisierung nach Wirkung und Risiko
  • Release-Planung über Teamgrenzen
  • Integration und Qualitätssicherung
  • KI-gestützte Automatisierung und Code-Optimierung

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, einen gemeinsamen Qualitätsmaßstab definieren und Integration als tägliche Praxis verankern.

  • Definition und Anwendung eines gemeinsamen done-Kriteriums für funktionale und nicht-funktionale Anforderungen
  • Sichtbarmachen von Abhängigkeiten und Reduktion durch geeigneten Zuschnitt
  • Planung mit Bandbreiten, Annahmen, historischen Daten und Integrationsrisiken
  • Kurzzyklen zur frühen Integration und kontinuierlichen Validierung

Teilnehmende lernen, Prognosen kommunizierbar zu machen, Risiken transparent darzustellen und Veröffentlichungspläne diszipliniert anzupassen; integation wird als systematischer Prozess verstanden.

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership vertieft, wie Teams als geschlossene Einheit Verantwortung tragen und Führung Kontext schafft statt zu steuern.

  • Klärung von Entscheidungsrechten und sichtbaren Zielen
  • Förderung von Selbstorganisation durch Informationen, Routinen und Kompetenzerweiterung
  • Identifikation organisatorischer Bremsen (Schnittstellen, Budget, Reporting) und konkrete Vorschläge zur Beschleunigung
  • Situatives Unterstützen: Orientierung geben, Hindernisse entfernen, Grenzen setzen

Absolventinnen können Führung so gestalten, dass Teams zuverlässig liefern, aus Ergebnissen lernen und Verantwortung sichtbar bleibt; Erwartungen werden auf Ergebnis statt Detailsteuerung fokussiert.

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs vermittelt Grundkonzepte von KI, praktische Nutzung von KI-Tools und ethische Aspekte für den beruflichen Alltag.

  • Definitionen, Geschichte und Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz
  • Maschinelles Lernen, Deep Learning, schwache vs. starke KI
  • Prompt Engineering, Text-, Sprach- und Bild-KI testen
  • Datenschutz, Bias und ethische Bewertung von Ergebnissen

Teilnehmende formulieren effektive Prompts, setzen KI zur Automatisierung und Entscheidungsunterstützung ein und bewerten Chancen sowie Risiken für die Organisation; KI in Action wird handhabbar und reflektierbar.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python verbindet algorithmisches Denken mit praktischen KI-gestützten Werkzeugen für Automatisierung, Datenverarbeitung und Prototyping.

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen (if, for, while) und Funktionen
  • Listen, Dictionaries, Module, Bibliotheken (math, datetime, json, re)
  • Fehlerbehandlung (try/except), Debugging und saubere Projektstruktur
  • Einsatz von KI-Tools beim Schreiben, Testen und Refaktorieren von Code; Prompt Engineering für Entwickler

Absolventinnen können modulare Python-Programme entwickeln, Daten verarbeiten und KI produktiv zur Code-Unterstützung nutzen; Basis für Data Science und Automatisierung.

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

JavaScript vermittelt Frontend-orientierte Programmierkonzepte und den produktiven Einsatz von KI in Webprojekten.

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen und Funktionen zur Strukturierung von Code
  • Arrays und Objekte, DOM-Grundlagen und Browser-Interaktion
  • Debugging, VS Code, Projektstruktur und Best Practices im Frontend
  • Nutzung von KI-gestützten Werkzeugen zur Codegenerierung, Testunterstützung und Qualitätsverbesserung

Teilnehmende entwickeln interaktive Webanwendungen, optimieren Workflows mit KI und legen damit das Fundament für weiterführende Frameworks, API-Integration und datengetriebene Visualisierung.

Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & Python, JavaScript & KI kombiniert skalenfähige Arbeitsmodelle, situative Führung und technische Kernkompetenzen in Python und JavaScript mit praxisorientiertem KI-Einsatz; die Maßnahme fördert Transparenz, verlässliche Lieferung und ein ethisch reflektiertes Arbeiten mit KI.

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