Scaled Scrum & Python & KI verbindet skaliertes Agiles Arbeiten mit praxisnaher Python-Programmierung und fundierten KI-Grundlagen; in Scaled Scrum (SPS), Python trifft KI, KI Grundlagen stehen Qualitätsmaßstäbe, Integration und die produktive Nutzung von KI-Tools für reale Entwicklungs- und Analyseaufgaben im Fokus, um Teamarbeit und Automatisierung nachhaltig zu verbessern.
Praxisbezug und berufliche PerspektivenScaled Scrum & Python & KI vermittelt Fähigkeiten für die tägliche Arbeit in cross-funktionalen Teams und die Integration von KI-gestützten Prozessen.
Anwendungsszenarien reichen von Release-Planung über integrierte Lieferketten bis zu automatisierter Datenauswertung mit Python und KI.
Berufliche Einsatzgebiete umfassen Product Owner, Scrum Master, Data Analyst, Python Developer und KI-Anwender in Produktentwicklung, Marketing und Service.
Die Kombination fördert verantwortungsbewussten KI-Einsatz, ethische Reflexion und datenschutzkonformes Arbeiten sowie die Fähigkeit, Prognosen als Bandbreiten zu kommunizieren.
Scaled Scrum vermittelt, wie mehrere Teams gemeinsam an einem Produkt arbeiten und einen gemeinsamen Qualitätsmaßstab herstellen.
Teilnehmende lernen, was done bedeutet, wie Integration täglich stattfindet und wie Vorhersagen als Bandbreiten mit Annahmen und Risiken kommuniziert werden.
Schwerpunkt ist die Reduktion von Abhängigkeiten, der Zuschnitt von Arbeitspaketen und die Abstimmung von Veröffentlichungsplänen über Teamgrenzen hinweg.
- Gemeinsamer Qualitätsmaßstab: funktional, nicht-funktional, Sicherheit, Leistung
- Schnittstellen und Integration früh sichtbar machen
- Priorisierung nach Wirkung und Risiko
- Planung mit Bandbreiten und Annahmen
- Maßnahmen zur Verkürzung von Durchlaufzeiten
Die Vermittlung verbindet Skalierung, Transparenz und adaptive Planung, sodass Teams unabhängig liefern und Integrationsrisiken aktiv gemanagt werden; Scaled Scrum fördert verläßliche Aussagen über Fortschritt und Risiko.
KI Grundlagen und praktische AnwendungenKI Grundlagen und praktische Anwendungen erklärt Konzepte von KI, ML und Deep Learning sowie ethische Aspekte und den produktiven Einsatz von Tools.
Teilnehmende erlernen Prompt Engineering, den Einsatz von Chatbots, Text- und Bild-KI sowie Methoden zur Datenanalyse und Content-Erstellung.
Es wird darauf eingegangen, wie Bias erkannt, Datenschutz eingehalten und KI-Ausgaben kritisch interpretiert werden, um sichere, effiziente Integrationen am Arbeitsplatz zu erreichen.
- Grundbegriffe: Definition, Geschichte, Anwendungsfelder
- Maschinelles Lernen vs. Deep Learning
- Prompt Engineering und Tool-Nutzung
- Ethik, Datenschutz, Bias
- Interaktive Tests mit Chatbots und Bild-KI
Die Inhalte ermöglichen es, KI-gestützte Automatisierung anzuwenden, Chancen und Risiken abzuwägen und KI-Ergebnisse systematisch zu validieren; Praxisübungen fördern die Integration in reale Prozesse.
KI und IT- Programmieren für die Zukunft: PythonKI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python vermittelt praxisorientiert Programmierkenntnisse, strukturiertes Coden und die Nutzung von KI als Assistenz beim Entwickeln.
Teilnehmende erlernen Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen, Datenstrukturen und Modulbildung und wenden Bibliotheken für Berechnung und Datenverarbeitung an.
Debugging, Fehlerbehandlung mit try/except, saubere Programmstruktur und der Einsatz von KI-Tools zum Schreiben, Testen und Refaktorieren werden geübt.
- Grundlagen: Syntax, Datentypen, Operatoren
- Kontrollstrukturen: if/elif/else, for, while
- Listen, Dictionaries, Funktionen und Module
- Bibliotheken: math, datetime, json, re
- KI-gestützte Programmierhilfe und Prompt Engineering
Durch Praxisprojekte wie Quiz, Mini-Rechner und Datenauswertung entwickeln Teilnehmende die Fähigkeit, eigenständige Python-Programme zu planen, auszuführen und mit KI-Unterstützung zu verbessern; Python trifft KI wird so unmittelbar nutzbar.
Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.