Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 1+2 & Scrum Kanban & Python & KI verbindet agiles Arbeiten, Produktverantwortung und moderne digitale Fähigkeiten. In Experte Scrum Master & Product Owner (PSM 1 + 2 & PSPO 1 + 2), Scrum with Kanban (PSK 1), Python trifft KI und KI Grundlagen steht die empirische Steuerung von Wertschöpfung und der Einsatz von KI-unterstützten Werkzeugen im Fokus.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verknüpft Scrum-Prinzipien mit Kanban-Fluss, Product-Management und praktischen KI-/Python-Kenntnissen, um reale Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten. Teilnehmende lernen, wie Sprint-Takt, Product Backlog, DoD und Flussmetriken in Projekten wirken.
Einsatzfelder sind Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Entwickler, Data Analyst und KI-Anwender in Produktentwicklung, Digitalisierung und Prozessautomatisierung; Fähigkeiten sind direkt anwendbar in Teams, Releases und kontinuierlicher Verbesserung (contiuous improvement).

Scrum Master 1

Scrum Master 1 führt in das empirische Rahmenwerk Scrum ein und erklärt Rollen, Werte, Events und Artefakte.
Teilnehmende lernen, wie das Scrum Team Product Owner, Developers und Scrum Master zusammenwirken, um am Sprintende ein nutzbares Inkrement zu liefern. Schwerpunkt liegt auf Sprint Planning, Daily, Review und Retrospektive sowie auf Transparenz durch Product Backlog, Sprint Backlog und Inkrement.

  • Scrum-Grundprinzipien und Werte
  • Rollen und Accountabilities
  • Events mit Timeboxen
  • Artefakte und Commitments (Product Goal, Sprint Goal, DoD)
  • Empirie, Inspect & Adapt

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft Coaching, Facilitation und Führung im komplexen Umfeld und zeigt, wie Selbstverwaltung gefördert wird.
Fokus liegt auf der konkreten Anwendung von Werten zur Entscheidungsfindung, der Entwicklung einer lebendigen Definition of Done und auf Moderationstechniken für die Groan Zone. Teilnehmende lernen, Hindernisse zu erkennen, zu adressieren und Rahmenbedingungen zu gestalten, ohne Selbstorganisation zu untergraben.

  • Coaching vs. Mentoring
  • Facilitation und Entscheidungsregeln
  • Definition of Done als Qualitätsstandard
  • Umgang mit Abhängigkeiten und Zielkonflikten
  • Förderung von Vertrauen und Fokus

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 richtet Produktverantwortung auf Wert und eine klare Produktvision aus.
Teilnehmende formulieren Produktvisionen, erstellen überprüfbare Ziele und pflegen ein Product Backlog, das Richtung und Priorität sichtbar macht. Vorhersagen und Release-Planung werden als wahrscheinlichkeitbasierte Prognosen mit Annahmen geführt; Evidence Based Management verbindet Kennzahlen mit Entscheidungen.

  • Produktvision und Zielableitung
  • Backlog-Pflege und Priorisierung
  • Nutzenorientierte Einträge und Zerlegung
  • Prognosen mit Bandbreiten
  • Evidence Based Management (EBM)

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 vertieft Outcome-Fokus, Stakeholder-Management und Organisationsaspekte, die Produktarbeit erleichtern.
Der Kurs zeigt, wie Wirkung statt Umfang gemessen wird, wie Feedback loop sauber integriert wird und wie strukturelle Hürden adressiert werden. Teilnehmende lernen, messbare Indikatoren zu wählen, Erwartungen zu managen und Entscheidungen diszipliniert an neue Erkenntnisse anzupassen.

  • Wirkung vs. Auslieferung
  • Stakeholder-Kommunikation und Erwartungsabgleich
  • Backlog-Strategie für Wirkung
  • Organisationsschnittstellen und Governance
  • EBM zur Steuerung von Prioritäten

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Scrum-Events mit Flussorientierung, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu erhöhen.
Der Kurs vermittelt, wie Teams Arbeit sichtbar machen, WIP-Grenzen setzen und Durchsatz sowie Wartezeiten messen, um Engpässe zu erkennen. Prognosen entstehen als Bandbreiten auf Basis historischer Daten; das Product Backlog bleibt geordnet nach Nutzen, Risiko und Abhängigkeiten.

  • Visualisierung des Workflows
  • WIP-Limits und Losgrößensteuerung
  • Durchsatz, Lead Time, Wartezeiten
  • Prognosen und Release-Bandbreiten
  • Maßnahmen gegen Engpässe

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen bietet ein praxisnahes Verständnis für KI-Tools, Ethik und Integration in Arbeitsprozesse.
Teilnehmende lernen ML/Deep Learning-Grundkonzepte, Prompt Engineering, den Einsatz von Chatbots und Bild-KI sowie Datenschutz und Bias. Übungen zeigen, wie KI Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung unterstützt und wie Ergebnisse kritisch bewertet werden.

  • Grundlagen ML und Deep Learning
  • Prompt Engineering und Tool-Einsatz
  • Anwendungen: Text, Bild, Datenanalyse
  • Ethik, Bias und Datenschutz
  • Integration von KI in Prozesse

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python vermittelt Programmierpraxis und den produktiven Einsatz von KI beim Coden.
Teilnehmende erlernen Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen, Bibliotheken, Debugging und modulare Programmierung. Praxisprojekte zeigen, wie Python für Automatisierung, Datenauswertung und einfache KI-gestützte Workflows genutzt wird; KI-Tools unterstützen beim Schreiben, Testen und Refaktorieren.

  • Grundsyntax und Datentypen
  • Kontrollstrukturen, Schleifen und Funktionen
  • Listen, Dictionaries, Module und Bibliotheken
  • Fehlerbehandlung, Debugging, saubere Struktur
  • KI-gestützte Entwicklungspraktiken und Mini-Projekte

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