Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1+2 & Scrum Kanban & Python verbindet agiles Teamcoaching, professionelle Produktverantwortung und praxisnahe Programmierung. In Scrum Master & Product Owner Experte (PSM 1 & PSPO 1 + 2), Scrum with Kanban (PSK 1), Python trifft KI steht das Ziel im Fokus, belastbare Arbeitsrhythmen, messbaren Produktnutzen und automatisierbare Lösungen zu entwickeln.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme zeigt konkrete Anwendungsszenarien für Entwicklungsteams, Produktmanagement und technische Fachrollen.
Einsatzmöglichkeiten reichen von Product Owner, Scrum Master und Agile Coach bis zu Python Developer, Data Analyst und KI-Anwenderin; Verknüpfung von Backlog-Pflege, Release-Planung und Automatisierung ist zentral.
Teilnehmer lernen, wie Sprint-Ziele, Prognosen als Bandbreiten und Flusskennzahlen (Durchsatz, Wartezeit) in reale Projekte übersetzt werden, um Vorhersagbarkeit und Wirkung zu erhöhen.

Scrum Master 1

Vermittelt die Praxis des empirischen Scrum-Rahmenwerks und die Rolle des Scrum Masters.
Teilnehmende erlernen Coaching, Moderation und das gezielte Entfernen von Hindernissen, um Effektivität und kontinuierliche Verbesserung zu sichern.
Der Kurs beschreibt Events, Artefakte und Commitments, zeigt Daily Scrum, Sprint Planning, Review und Retrospektive als strukturierende Elemente.

  • Empirie und Werte
  • Teamrollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Sprint Goal und Timeboxing
  • Definition of Done, Inkrement und Transparenz
  • Coaching und Hindernisbeseitigung

Scrum Product Owner 1

Konzentriert auf Produktvision, Wertorientierung und Backlog-Pflege.
Teilnehmende formulieren klare Visionen, leiten überprüfbare Ziele ab und setzen Prioritäten, die Wirkung über Umfang stellen.
Vorhersagen und Release-Planung werden als wahrscheinlichkeitbasierte Prognosen behandelt; Evidence Based Management verbindet Ziele, Kennzahlen und Entscheidungen.

  • Produktvision und Zielableitung
  • Product Backlog als einzige Quelle geplanter Vorhaben
  • Nutzenorientierte Einträge und Zerlegung
  • Prognosen, Bandbreiten und Annahmen
  • Evidence Based Management

Scrum Product Owner 2

Vertieft Produktverantwortung, Stakeholder-Management und Organisationsaspekte.
Fokus liegt auf Messbarkeit von Wirkung, präziser Einbindung von Feedback und strukturellen Hebeln für bessere Entscheidungswege.
Teilnehmende lernen, wie Backlogs Strategie in umsetzbare Schritte übersetzen und wie wenige, aussagekräftige Kennzahlen Entscheidungen leiten.

  • Outcome statt Output
  • Stakeholder-Kommunikation und Erwartungen
  • Backlog-Management für Ergebnisbeiträge
  • Organisationsschnittstellen und Governance
  • Messen, Lernen und Kurskorrektur

Scrum mit Kanban

Zeigt, wie Scrum-Prinzipien mit Kanban-Flusssteuerung kombiniert werden.
Ziel ist verlässlichere Lieferungen durch sichtbare Arbeit, Begrenzung paralleler Aufgaben und flussorientierte Kennzahlen; Prognosen basieren auf historischen Daten.
Teilnehmende richten Product Backlog und Arbeitsablauf so aus, dass Engpässe erkannt, Losgrößen angepasst und Wartezeiten minimiert werden.

  • Sichtbarmachung und Regeln für Start/Finish
  • Flussmessung: Durchsatz, Bearbeitungszeit, Wartezeit
  • Begrenzung paralleler Arbeit (WIP)
  • Prognosen als Bandbreiten und Release-Planung
  • Maßnahmen gegen Engpässe

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Einführung in Python mit Fokus auf Automatisierung, Daten und KI-gestützte Arbeitsweisen.
Teilnehmende planen, schreiben und strukturieren Programme, nutzen Bibliotheken und setzen KI-Tools zum Coden, Testen und Refaktorieren ein; Prompt Engineering wird praxisnah eingeführt.
Durch kleine Projekte wird Debugging, Modularisierung und dokumentiertes Arbeiten geübt, um Programmierkompetenz als Grundlage für Data Science oder Automatisierung zu schaffen.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren
  • Kontrollstrukturen und Schleifen
  • Funktionen, Module, Listen, Dictionaries
  • Bibliotheken (math, json, re, datetime)
  • Fehlerbehandlung, Debugging, KI-unterstütztes Coden

Fachliche Gesamtkompetenz
Nach Abschluss beherrschen Teilnehmende Scrum-Praktiken, Produktmanagement nach Evidence Based Management, flussorientierte Arbeitsgestaltung und Python-basierte Automatisierung.
Sie können Sprint-Ziele formulieren, Backlogs pflegen, Prognosen begründet kommunizieren, Engpässe adressieren und kleine Python-Projekte mit KI-Unterstützung umsetzen, um Wirkung und Effizienz im Arbeitskontext zu steigern.

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