Product Owner 2 & Scrum Kanban & Python verbindet strategische Produktverantwortung, flussorientierte Delivery-Methoden und praxisnahe Programmierkenntnisse; in Product Owner 2 & Scrum Kanban & Python (auch Scrum Product Owner Adv. (PSPO 2), Scrum with Kanban (PSK 1), Python trifft KI) lernen Teilnehmende, Wirkung messbar zu machen und mit Code zu unterstützen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme richtet sich an Product Owner, Agile Coaches und Entwicklerinnen, die Wirkung statt Umfang steuern wollen. Scrum Product Owner Adv. und Scrum with Kanban vermitteln Instrumente zur Priorisierung, Flussoptimierung und Stakeholder-Kommunikation. Python trifft KI zeigt Automatisierung, Datenanalyse und Prompt Engineering als Alltagstools. Einsatzgebiete: Produktmanagement, Release-Planung, Data Analytics, Automatisierung und KI-gestützte Entwicklungsprozesse.

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 vertieft Wertorientierung und Entscheidungsfähigkeit; Teilnehmende lernen, wie Strategy in ein Product Backlog übersetzt wird und wie Evidence Based Management Ziele und Metriken verbindet.
Inhaltliche Schwerpunkte: klare Nutzenversprechen, Annahmen explizit machen, Priorisierung nach erwarteten Nutzen, Stakeholder-Dialog und Organisationsschnittstellen.

  • Wertdefinition und messbare Ziele
  • Backloggestaltung mit Ergebnisfokus
  • Stakeholder-Management und Feedback-Loops
  • Evidence Based Management: Ziele, Metriken, Kurskorrektur
  • Organisationsarchitektur und Entscheidungswege

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban zeigt, wie Fluss und Vorhersagbarkeit steigen, wenn Scrum-Prinzipien mit Kanban-Metriken kombiniert werden; Teams lernen, Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten zu messen und Losgrößen zu steuern.
Fokus auf selbstverwaltende Teams, transparente Absprachen und Release-Prognosen als Bandbreiten, nicht fixe Zusagen.

  • Sichtbarmachung von Arbeit und Limits für parallele Tasks
  • Flussmessung: Durchsatz, Lead- und Cycle-Time
  • Backlog als geordnete Darstellung nächster wirksamer Schritte
  • Prognosen auf Basis historischer Daten
  • Interventionen bei Engpässen und Übergaben

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python trifft KI vermittelt praxisorientiert Programmieren, Debugging und den produktiven Einsatz von KI-Tools; Teilnehmende planen, schreiben und modularisieren kleine Projekte und nutzen Prompt Engineering zur Code-Verbesserung.
Technische Inhalte verbinden Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen und Bibliotheken mit try/except, Debugging und KI-unterstütztem Refactoring.

  • Grundlagen Python: Variablen, Datentypen, Bedingungen, Schleifen
  • Funktionen, Module und saubere Programmstruktur
  • Listen, Dictionaries und Datenverarbeitung
  • Bibliotheken (json, datetime, math, re) und Fehlerbehandlung
  • Einsatz von KI-Tools, Prompt Engineering und Projektbau

Ergebniskompetenz
Teilnehmende entwickeln die Fähigkeit, Produktentscheidungen nachvollziehbar zu treffen, Flussprobleme zu analysieren und mit Python-Lösungen zu automatisieren. Product Backlog, Priorisierung, Evidence Based Management, Durchsatz und Wartzeiten werden wiederholt angewendet, um Wirkung zu erhöhen und robuste, dateninformierte Release-Entscheidungen zu treffen.

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