Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 1+2 & Python verbindet rollenbezogene Scrum-Expertise mit praktischer Python-Programmierung; in Experte Scrum Master & Product Owner (PSM 1 + 2 & PSPO 1 + 2), Python trifft KI liegt der Fokus auf wertgetriebener Produktentwicklung, Empirie und Anwendung von KI-Tools zur Automatisierung.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme qualifiziert für Rollen wie Scrum Master, Product Owner, Agile Coach und Python-gestützte Entwickleraufgaben.
Angewandt werden Backlog-Pflege, Sprint-Steuerung, Facilitation, Definition of Done (DoD), Evidence Based Management und Python-Programmierung mit KI-Unterstützung.
Einsatzgebiete sind Produktentwicklung, Release-Planung, Teamcoaching, Automatisierung und Data-Anayltics; Fähigkeiten lassen sich direkt in Projekten und Organisationen umsetzen.

Scrum Master 1

Einstieg in Scrum, Empirie und Teamverantwortung; Scrum Master 1 bildet Grundlagen für das Coaching von Teams und Organisa-tionen.
Teilnehmende erlernen Empirie (Beobachtung, Auswertung, Anpassung), Werteorientierung, Events mit Timeboxen und Rollenverantwortung.

  • Scrum als empirisches Rahmenwerk
  • Sprint, Sprint Goal, Daily, Review, Retrospektive
  • Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement und Commitments
  • Coaching des Teams, Hindernisse entfernen, Facilitation-Grundlagen
  • Qualität über Definition of Done sicherstellen

Ergebnis: Fähigkeit, einen verlässlichen Takt zu etablieren, Fortschritt gegen Sprint Goals zu steuern und Transparenz zu schaffen.

Scrum Master 2

Vertiefung von Wertearbeit, Facilitation und Wirksamkeit in komplexen Umfeldern; Scrum Master 2 stärkt Moderations- und Coachingkompetenz.
Fokus auf Selbstverwaltung, Decision Rules, Groan Zone und Leadership als Rahmengestaltung.

  • Selbstverwaltung fördern, klare Entscheidungsräume schaffen
  • Definition of Done als lebender Qualitätsmaßstab
  • Professionelle Facilitation und Umgang mit Konfliktphasen
  • Hindernisse erkennen ohne Selbstorganisation zu untergraben
  • Coaching vs. Mentoring, Führung durch Rahmen und Support

Ergebnis: Scrum in komplexen Kontexten wirksam halten, Qualität sichern und Teams situativ führen.

Scrum Product Owner 1

Grundlegende Produktverantwortung: Vision, Backlog-Management und wertorientierte Ausrichtung stehen im Mittelpunkt.
Teilnehmende formulieren Produktvisionen, leiten Ziele ab und pflegen das Product Backlog so, dass Einträge Nutzen und Ergebnisklarheit liefern.

  • Produktvision und Zielableitung
  • Product Backlog als einzelne Quelle der Wahrheit
  • Priorisierung nach Wert, Risiko und Abhängigkeiten
  • Wahrscheinlichkeitsbasierte Vorhersagen und Release-Planung
  • Evidence Based Management zur Verbindung von Kennzahlen und Entscheidungen

Ergebnis: Produktmanagement, das Richtung gibt und Anpassung erleichtert, Forecasts als Bandbreiten kommuniziert.

Scrum Product Owner 2

Vertiefung Outcome-getriebener Produktarbeit, Stakeholder-Management und organisatorische Hebel zur Beschleunigung von Entscheidungen.
Fokus auf Wirkung statt Umfang, präzise Stakeholder-Interaktion und Integration von EBM (Evidence Based Management).

  • Messbare Wirkung statt reiner Auslieferung
  • Backlog-Einträge als Schritte zu beobachtbaren Ergebnissen
  • Erwartungsmanagement mit Stakeholdern und Kunden
  • Organisationsstrukturen, Governance und Schnittstellen analysieren
  • Metriken auswählen und hypothesengetrieben verbessern

Ergebnis: Produktentscheidungen nachvollziehbar treffen, Wirkung systematisch steuern und organisatorische Hürden adressieren.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Praxisorientierte Einführung in Python, Automatisierung und KI-gestützte Programmierunterstützung; Python trifft KI in realen Mini-Projekten.
Inhalte reichen von Variablen, Datentypen und Kontrollstrukturen über Funktionen, Datenstrukturen bis zu Bibliotheken, Debugging und Prompt Engineering.

  • Grundlagen Python: Variablen, Strings, Int, Float, Bool
  • Kontrollstrukturen (if/else), Schleifen (for, while), Funktionen und Module
  • Listen, Dictionaries, json, re, datetime, math, statistics
  • Fehlerbehandlung (try/except), Debugging, saubere Struktur
  • KI-Tools beim Coden, Tests, Refactoring und Prompt Engineering

Ergebnis: Teilnehmende planen und schreiben Programme, nutzen KI zur Produktivitätssteigerung und bauen modulare, dokumentierte Lösungen (kleine Projekte, Quiz, Datenauswertung).

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