Product Owner 1 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python & KI verbindet Product Ownership, skalierbare Scrum-Praktiken, Kanban-Flow sowie praktische Python- und KI-Kompetenzen. In Product Owner 1 & Scrum Scaled Scrum (auch: Scrum Product Owner (PSPO 1), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), Python trifft KI, KI Grundlagen) steht die Ausrichtung auf Wert, Vorhersagbarkeit und technologische Anwendbarkeit im Mittelpunkt, damit Teilnehmende Entscheidungen unter Unsicherheit fundiert treffen können.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Konkrete Anwendungsszenarien: Produktmanagement, Release-Planung, Integration über mehrere Teams, Flussoptimierung mit Kanban, Automatisierung und Datenanalyse mit Python sowie Einsatz von KI-Tools für Text, Bild und Daten.
Einsatzgebiete: Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Teamlead in skalierten Produktteams, Data Analyst, Python Developer und KI-Anwenderinnen in Marketing, Produktentwicklung oder Kundenservice. Die Verbindung aus PSPO 1-Prinzipien, Scaled Scrum, Kanban und KI schafft direkte Übertragbarkeit in reale Arbeitskontexte und fördert Evidence Based Management sowie pragmatische Automatisierung.

Scrum Product Owner 1

Einstieg in Produktverantwortung mit klarer Produktvision, Outcome-Fokus und Backlog-Pflege.
Der Kurs Scrum Product Owner 1 zeigt, wie eine Product Vision formuliert wird, überprüfbare Ziele abgeleitet und Einträge im Product Backlog so beschrieben werden, dass Zerlegung, Priorisierung und Zusammenarbeit möglich sind. Vorhersagen und Release-Planung werden als Bandbreiten mit dokumentierten Annahmen behandelt. Evidence Based Management verbindet Ziele und Kennzahlen, um Wirkung statt reiner Auslieferung zu messen.

  • Produktvision formulieren und in Ziele übersetzen
  • Backlog-Einträge wertorientiert beschreiben
  • Priorisierung nach Wirkung und Risiko
  • Wahrscheinlichkeitsbasierte Vorhersagen und Bandbreiten
  • Evidence Based Management und Kennzahlen

Scaled Scrum

Zusammenarbeit mehrerer Teams an einem gemeinsamen Produkt mit einheitlichem Qualitätsmaßstab.
Scaled Scrum vermittelt, wie Teams Integration, Sicherheit, Leistung und Betriebsfähigkeit über Teamgrenzen hinweg als gemeinsame Definition von done sicherstellen. Reihenfolgeentscheidungen orientieren sich an Wirkung und Risiko; Abhängigkeiten werden sichtbar gemacht und so zugeschnitten, dass Teams unabhängig liefern können. Prognosen über mehrere Teams werden als Bandbreiten mit Annahmen und Integrationsrisiken kommuniziert, um verlässliche Erwartungen zu schaffen.

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab und Integration
  • Umgang mit Abhängigkeiten und unabhängiger Versand
  • Planung über Teamgrenzen: Bandbreiten und Annahmen
  • Kurzzyklen für frühe Integration
  • Transparenz zu Risiken und Fortschritt

Scrum mit Kanban

Verbindung von Scrum-Ritualen mit Kanban-Prinzipien zur Verbesserung des Flusses und der Vorhersagbarkeit.
Scrum mit Kanban zeigt, wie Teams Arbeit sichtbar machen, klare Regeln für Start, Fortschritt und Abschluss definieren und Verantwortung für Flussmessungen übernehmen. Messgrößen wie Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten helfen, Engpässe zu erkennen. Das Product Backlog wird als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte genutzt; Losgrößen und parallele Arbeit werden bewusst gesteuert, um Lieferfähigkeit zu erhöhen.

  • Sichtbarmachung und Regeln für Arbeitsfluss
  • Durchsatz, Lead Time und Wartezeiten messen
  • Losgrößenoptimierung und Engpassbehandlung
  • Product Backlog als Flusssteuerungsinstrument
  • Selbststeuerung und tägliche Absprachen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Einführung in KI-Konzepte, Tools, ethische Aspekte und praktische Nutzung im Alltag.
Der Kurs vermittelt Definition, Geschichte sowie Unterscheidung von ML, Deep Learning und schwacher vs. starker KI. Teilnehmende lernen Prompt Engineering, Einsatz von Chatbots, Text- und Bild-KI sowie Automatisierung und Entscheidungsunterstützung. Datenschutz, Bias und ethische Fragestellungen werden behandelt, damit KI-Ergebnisse kritisch geprüft und sicher in Prozesse integriert werden können.

  • Grundprinzipien von KI, ML und Deep Learning
  • Prompt Engineering und praktische Toolnutzung
  • Text-, Bild- und Sprach-KI einsetzen und evaluieren
  • Datenschutz, Bias und Ethik
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Praxisorientierte Python-Einführung kombiniert mit KI-gestütztem Coden, Debugging und kleinen Projekten.
In KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python lernen Teilnehmende Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen und Datenstrukturen sowie die Nutzung relevanter Bibliotheken. Fehlerbehandlung mit try/except, Debugging-Methoden und modulare Programmstruktur stehen im Fokus. KI-Tools unterstützen beim Schreiben, Testen und Refaktorieren; Prompts werden genutzt, um Entwicklungsaufgaben zu beschleunigen und Qualität zu sichern.

  • Variablen, Datentypen und Operatoren
  • Bedingungen, Schleifen und Funktionen
  • Listen, Dictionaries und Bibliotheken nutzen
  • Fehlerbehandlung, Debugging und saubere Struktur
  • Kleine Projekte: Quiz, Mini-Rechner, Datenauswertung

Zusammenfassung
Product Owner 1 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python & KI (auch Scrum Product Owner (PSPO 1), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), Python trifft KI, KI Grundlagen) verbindet Produktmanagement, Skalierung, Flussoptimierung und technische Umsetzung. Teilnehmende erwerben Fähigkeiten, die Produktvision, Backlogpflege, Vorhersagen als Bandbreiten, Integration und den ethisch verantwortlichen Einsatz von KI sowie praktische Python-Fertigkeiten zu einem anwendbaren Kompetenzprofil zusammenführen.

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