Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1 & Python, JavaScript & KI verbindet Rollenkompetenz in Scrum mit praxisorientierter Programmierung und Künstlicher Intelligenz. In Scrum Master & Scrum Product Owner (PSM 1 & PSPO 1), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen steht die wertorientierte, empirische Arbeit im Zentrum, um messbare Ergebnisse und technische Umsetzung zu verknüpfen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme adressiert typische Arbeitskontexte: Product- und Projektteams, Digital- und IT-Abteilungen, Produktmanagement sowie Entwicklerumgebungen, in denen Empirie, Sprint-Takt und KI-gestützte Automatisierung kombiniert werden.
Einsatzgebiete sind Scrum Master, Product Owner, Agile Coaches, Python- und JavaScript-Developer sowie Fachkräfte, die KI (Künstliche Intelligenz, KI) operationalisieren wollen. Methoden wie Evidence Based Management, Prompt Engineering und Debugging werden unmittelbar anwendbar.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt das empirische Rahmenwerk und die Rolle des Scrum Masters für Team- und Organisationsverbesserung.
Teilnehmende lernen, wie Sprint, Events und Artefakte die Arbeit strukturieren und wie Werte Vertrauen und Entscheidungsqualität sichern. Der Scrum Master coacht, moderiert bei Bedarf und entfernt Hindernisse, um ein verlässliches Sprint-Goal und nutzbare Inkremente zu ermöglichen.

  • Empirie im Alltag: messen, auswerten, anpassen
  • Rollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Events: Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement
  • Commitments: Product Goal, Sprint Goal, Definition of Done

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 fokussiert Produktverantwortung, Wertorientierung und die Pflege eines transparenten Backlogs.
Teilnehmende formulieren Produktvisionen, leiten überprüfbare Ziele ab und nutzen Backlog-Einträge, um Wirkung statt reinen Output zu erzielen. Vorhersagen und Release-Planung werden als wahrscheinlichkeitsbasierte Prognosen behandelt; Evidence Based Management verbindet Kennzahlen und Entscheidungen.

  • Produktvision und Zielableitung
  • Backlog-Pflege: Beschreibung, Priorität, Zerlegung
  • Wertfokussierte Entscheidungen und Outcome-Messung
  • Prognosen als Bandbreiten und Annahmen
  • Evidence Based Management und KPIs

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen vermittelt zentrale Konzepte von Künstlicher Intelligenz und den sicheren, ethischen Einsatz im Beruf.
Inhalte reichen von Machine Learning und Deep Learning bis zu Prompt Engineering und Bias. Teilnehmende testen Chatbots, Bild- und Sprach-KI, lernen Automatisierungspotenziale zu erkennen und KI-Tools für Textgenerierung und Datenanalyse einzusetzen sowie Risiken wie Datenschutz zu berücksichtigen.

  • Grundkonzepte: Definition, Geschichte, Anwendungsfelder
  • ML vs. Deep Learning, schwache vs. starke KI
  • Prompt Engineering und Praxisübungen
  • Einsatz von KI-Tools für Text, Bild und Daten
  • Ethik, Datenschutz und Bias

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python verbindet Grundlagen der Programmierung mit KI-gestützten Entwicklungsprozessen.
Teilnehmende erlernen Variablen, Kontrollstrukturen, Schleifen sowie Funktionen und Datenstrukturen (Listen, Dictionaries). Debugging, Fehlerbehandlung (try/except) und modulare Programmierung stehen neben der Nutzung von Bibliotheken und KI-Tools zum Testen und Refaktorieren.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren
  • Bedingungen, Schleifen, Funktionen
  • Listen, Dictionaries, Module
  • Bibliotheken: math, datetime, json, re
  • KI-gestützte Tools beim Coden und Prompt Engineering

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

JavaScript vermittelt die Web-zentrierte Programmierpraxis und Integration von KI in Frontend-Workflows.
Teilnehmende arbeiten mit Variablen, Arrays, Objekten, Kontrollstrukturen und Funktionen. Debugging, DOM-Interaktion und Projektstruktur in Visual Studio Code werden verbunden mit KI-gestützten Werkzeugen, um dynamische, benutzerfreundliche Webanwendungen zu entwickeln.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren
  • Schleifen, Bedingungen, switch
  • Arrays, Objekte, Funktionen
  • DOM-Grundlagen und Browser-Interaktion
  • Einsatz von KI-Tools und VS Code Best Practices

Fachliche Kompetenzen und Transfer
Absolventinnen und Absolventen setzen Scrum so ein, dass Sprint-Takt, klare Ziele und sichtbare Ergebnisse entstehen; sie formulieren Sprint Goals, planen nachvollziehbar, steuern täglich und liefern nutzbare Inkremente.
Sie beherrschen produktorientiertes Management mit Backlog-Pflege, Wirkungsmessung und Evidence Based Management. Zudem entwickeln sie grundlegende Programmierkompetenz in Python und JavaScript und nutzen KI (Künstliche Intelligenz, KI) produktiv für Automatisierung, Analyse und Code-Qualität.

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