Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 1+2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI verbindet agile Führungsrollen mit skalierten Praktiken, Kanban-Flow und praxisorientierter Programmierung. In Experte Scrum Master & Product Owner (PSM 1 + 2 & PSPO 1 + 2), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen steht die Wirkung von Empirie, Produktwert und technischer Umsetzbarkeit im Fokus.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Praxisrelevante Anwendungen in Teams, Produkten und IT-Projekten
Die Maßnahme bereitet auf Rollen wie Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, Release-Coordinator, Frontend-/Python-Developer und KI-Anwender vor. Einsatzgebiete sind Produktentwicklung, IT-Betrieb, Data-Analytics und Automatisierung. Methoden wie Sprint Planning, Review, Retrospektive, Kanban-Flow, Durchsatzmessung und Evidence Based Management werden unmittelbar auf reale Fälle angewandt und verbessern Vorhersagbarkeit, Qualität und Wertentstehung.

Scrum Master 1

Grundlegende Verantwortung für Teamtakt, Events und Artefakte
Scrum Master 1 vermittelt Scrum als empirisches Rahmenwerk und macht Sprint, Daily, Sprint Review und Retrospektive erfahrbar. Teilnehmende lernen, Sprint Goals zu formulieren, das Product Backlog nach Wert zu verstehen und Inkremente mit verbindlicher Definition of Done zu liefern. Fokus liegt auf Werten, Teamdynamik und dem Coaching der Developers.

  • Scrum-Grundsätze und Empirie
  • Rollen: Scrum Master, Product Owner, Developers
  • Events: Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement
  • Praxis: Sprint Goal formulieren und umsetzen

Scrum Master 2

Vertiefung von Facilitation, Coaching und Qualitätsstandards
Scrum Master 2 geht in die Tiefe: Facilitation-Techniken, Umgang mit der Groan Zone, Decision Rules und die Pflege einer lebendigen Definition of Done. Teilnehmer lernen, Werte in Verhalten zu übersetzen, Hindernisse effektiv zu entfernen und Führung als Rahmengestaltung zu praktizieren. Coaching stärkt Selbstverwaltung und empirische Lernzyklen.

  • Professionelle Moderation und Entscheidungsregeln
  • Entwicklung und Pflege der Definition of Done
  • Coaching vs. Mentoring
  • Umgang mit Zielkonflikten und Abhängigkeiten
  • Verstetigung empirischer Feedback-Schleifen

Scrum Product Owner 1

Produktvision, Backlog-Pflege und wertorientierte Priorisierung
Scrum Product Owner 1 lehrt, wie eine Produktvision entsteht, wie Product Backlog-Einträge Nutzen beschreiben und wie Priorisierung Wirkung vor Umfang stellt. Vorhersagen werden als Bandbreiten formuliert; Evidence Based Management verknüpft Kennzahlen mit Entscheidungen. Die Rolle des Product Owner in Release-Planung und Stakeholder-Feedback wird praktisch geübt.

  • Produktvision und Zielableitung
  • Backlog-Formulierung und Zerlegung
  • Priorisierung nach Wert, Risiko, Abhängigkeit
  • Bandbreiten für Vorhersagen
  • Einführung in Evidence Based Management

Scrum Product Owner 2

Wirkungsmessung, Stakeholder-Management und Organisationswirkung
Scrum Product Owner 2 fokussiert Outcome statt Output: Metriken, Hypothesen-getriebene Entscheidungen, Stakeholder-Einbindung und organisatorische Hebel für schnellere Entscheidungswege. Teilnehmende lernen, Annahmen sichtbar zu machen und mit empirischen Daten Kurskorrekturen zu begründen.

  • Outcome vs. Output
  • Metriken und Hypothesentests
  • Kunden- und Stakeholder-Kommunikation
  • Organisationsstrukturen für Produktarbeit
  • Evidence Based Management vertiefen

Scaled Scrum

Gemeinsame Qualitätsmaßstäbe und integrierte Vorhersagen
Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt konsistent zusammenarbeiten. Zentrales Element ist ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab (Definition of Done) sowie integrierte Release-Planung, die Risiken, Integrationsaufwand und historische Lieferfähigkeit berücksichtigt. Ziele sind Entkopplung von Abhängigkeiten und verlässliche Vorhersagen als Bandbreiten.

  • Skalierung von Backlog und Integrationszyklen
  • Gemeinsame Definition of Done
  • Abhängigkeitsmanagement und Schnittstellen
  • Vorhersagen über Teamgrenzen hinweg
  • Integration als kontinuierlicher Prozess

Scrum mit Kanban

Flow-Optimierung, Durchsatz und Wartezeiten reduzieren
Scrum mit Kanban verbindet Timeboxen mit Flussmessung: Durchsatz, Bearbeitungszeit und Wartezeiten werden sichtbar gemacht, Losgrößen und parallele Arbeit begrenzt, und das Product Backlog wird als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte genutzt. Prognosen basieren auf historischer Performance, nicht auf Wunschdenken.

  • Sichtbarmachung von Arbeit und Fluss
  • Messgrößen: Durchsatz, Durchlaufzeit, Wartezeit
  • Begrenzung paralleler Arbeit (WIP Limits)
  • Anpassung von Losgrößen und Übergaben
  • Prognosen als Bandbreiten

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI-Grundbegriffe, Tools, Ethik und Prompt Engineering
Der Kurs vermittelt Definitionen, Anwendungsfelder, maschinelles Lernen und Deep Learning sowie den praktischen Einsatz von KI-Tools für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung. Prompt Engineering, Bias, Datenschutz und ethische Aspekte werden adressiert. Interaktive Übungen mit Chatbots und Bild-KI zeigen Chancen und Risiken auf.

  • Grundlagen ML und Deep Learning
  • Einsatz von KI-Tools für Text, Bild und Daten
  • Prompt Engineering und optimale Anfragen
  • Datenschutz, Bias und ethische Aspekte
  • Praxisübungen: Chatbots und Bild-KI

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python als Tool für Automatisierung, Analyse und KI-Integration
Python vermittelt Variablen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen, Listen und Dictionaries sowie Bibliotheken für Berechnung, Datenauswertung und JSON-Handling. Fehlerbehandlung und Debugging werden geübt; KI-gestützte Tools unterstützen beim Schreiben, Testen und Refaktorieren von Code. Kleine Projekte verknüpfen Theorie und Praxis.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren
  • Schleifen, Bedingungen, Funktionen
  • Listen, Dictionaries, Module, Bibliotheken
  • Fehlerbehandlung, Debugging, saubere Struktur
  • Einsatz von KI-Tools und Prompting beim Coden

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

JavaScript für interaktive Webanwendungen und KI-gestützte Workflows
JavaScript behandelt Variablen, Kontrollstrukturen, Arrays, Objekte, Funktionen und DOM-Interaktion. Debugging und Projektstruktur sind Teil der Praxis, ebenso die produktive Nutzung von KI-Tools zur Code-Optimierung. Der Kurs legt die Basis für Frontend-Entwicklung, API-Anbindung und datengetriebene Visualisierung.

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen
  • Arrays, Objekte und Funktionen
  • DOM-Grundlagen und Browser-Interaktion
  • Debugging, VS Code und Projektstruktur
  • KI-Tools zur Unterstützung beim Entwickeln

Abschließende Kompetenzbeschreibung
Ergebnisorientierte Anwendung von Methoden und Tools
Nach Abschluss können Teilnehmende Scrum (PSM, PSPO) in Teams und skalierten Kontexten wirksam einsetzen; Product Backlog, Sprint Goal, DoD und Inkrement strukturieren Arbeitsweisen. Zusätzlich sind sie in der Lage, Kanban-Flow-Metriken zu lesen, Python- und JavaScript-Grundlagen anzuwenden und KI-Tools (inkl. Prompt Engineering) produktiv sowie verantwortungsvoll zu nutzen.

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