Die Weiterbildung verbindet Scrum-zentrierte Product-Ownership mit skalierter Teamarbeit sowie praxisnaher Webentwicklung, Python-Programmierung und KI-Anwendungen zur direkten Umsetzung im Arbeitsalltag.

Scrum, Product Owner und technische Umsetzung: klare Wertorientierung, Skalierung und Coding
  • Von Grundlagen zu Anwendung: Die Maßnahme startet mit agilen Prinzipien und Scrum-Practices, vermittelt Product Owner-Kompetenzen (PSPO 1) und führt systematisch zu Scaled Scrum-Strategien sowie technischer Implementierung mit Webprogrammierung, JavaScript und Python; Ziel ist die Fähigkeit, Produktvisionen in messbare, lieferbare Ergebnisse zu überführen.
  • Product Owner fokussiert auf Wert und Vorhersagbarkeit: Teilnehmende erlernen Formulierung von Produktvisionen, Backlogpflege, Priorisierung nach Nutzen, Risiko und Abhängigkeiten sowie die Erstellung und Kommunikation von ReleaseVorhersagen; Evidence Based Management und Kennzahlen unterstützen evidenzbasierte Entscheidungen und Stakeholder-Alignment.
  • Scaled Scrum und teamübergreifende Integration: Vermittelt werden Praktiken für mehrere Teams, gemeinsame Definitionen von Done, Schnittstellen- und Abhängigkeitsmanagement, Integrationstaktiken sowie Planung und Anpassung von Releases über Teamgrenzen hinweg; Unsicherheiten werden transparent gemacht und Prognosen als Bandbreiten zusammengeführt.
  • Webprogrammierung und Frontend-Entwicklung praxisnah: Vermittelt werden semantisches HTML, responsive CSS, SASS, Bootstrap sowie moderne Frontend-Techniken; JavaScript-Grundlagen, DOMInteraktion, Modularisierung und Debugging ermöglichen die Entwicklung interaktiver, barrierearmer Weboberflächen für Frontend-Entwicklung und Webprogrammierung HTML CSS.
  • Python für Automatisierung, Datenanalyse und KI-Prototypen: Grundlegende Programmierkonzepte (Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen), Nutzung relevanter Bibliotheken, Debugging und Projektaufbau verbinden sich mit praktischen Python-Anwendungen für Automatisierung, Datenaufbereitung und Prototyping; der Python KI KursAnteil führt zu einfachen MachineLearning-Workflows.
  • KI-Grundlagen und Prompt Engineering im Praxiseinsatz: Einführung in KI, Machine Learning und Deep Learning, ethische Aspekte, Datenschutz und Bias sowie praktisches Prompt Engineering; Teilnehmende testen Chatbots, Text-, Bild- und Sprach-KI und lernen, KI-Tools zur Effizienzsteigerung beim Coden und zur Entscheidungsunterstützung einzusetzen.
  • Projektorientierte Anwendung und Rollentransfer: In realitätsnahen Projekten entwickeln Teilnehmende Produktartefakte (Backlog, Releaseplan, Integrationsstrategie), responsive Webprojekte und KI-Prototypen, führen Integrationstests und Automatisierung durch und üben Stakeholder-Reporting; Qualifiziert für Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Frontend- und PythonDeveloper.
  • Messbare Lernziele und berufliche Wirkung: Am Ende können Teilnehmende Produktvisionen operationalisieren, verlässliche Vorhersagen erstellen, skalierte Lieferfähigkeit sicherstellen und Web sowie KILösungen implementieren; Kompetenzen lassen sich direkt in Produktstrategie, Releaseplanung, Integrationstests und Automatisierung ..anwenden.