Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1 & Scaled Scrum & Python verbindet agile Praxis, Produktverantwortung, Skalierungswissen und Programmierkompetenz. In Scrum Master & Scrum Product Owner (PSM 1 & PSPO 1), Scaled Scrum (SPS), Python trifft KI steht die Anwendung von Empirie, Wertorientierung und technischer Umsetzbarkeit im Vordergrund: Teilnehmende erlernen, wie Teams liefern, messen und anpassen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme bildet Fachkräfte für operative und übergreifende Rollen aus: Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, Release-Manager, Python Developer oder Data Analyst. Sie vermittelt konkrete Techniken zur Backlog-Pflege, Sprint-Steuerung, Qualitätsabsicherung und Integration sowie praktische Programmierfähigkeiten für Automatisierung und Datenanalyse. Einsatzfelder sind Produktentwicklung, IT-Projekte, skalierte Entwicklungsvorhaben und KI-gestützte Automatisierung.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 fokussiert auf das empirische Vorgehen, die Team-Effektivität und das Coaching. Teilnehmende lernen, wie Empirie, Werte und Timeboxing (z. B. Daily 15 Min., Sprint max. 1 Monat) den Arbeitsrhythmus prägen und wie der Scrum Master Hindernisse entfernt, moderiert und Verbesserung anstößt.

  • Aufbau und Zusammensetzung des Scrum Teams (Product Owner, Developers, Scrum Master)
  • Scrum Events: Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review, Retrospektive
  • Sprint Goal als Leitplanke und Taktgeber
  • Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement und Commitments
  • Definition of Done, Transparenz und empirische Anpassung

Die Rolle des Scrum Masterr wird praktisch geübt, inklusive Facilitation, Coaching und Implementierung stabiler Arbeitsroutinen.

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 vermittelt Produktverantwortung, Vision und wertorientierte Priorisierung. Teilnehmende erlernen, wie eine Produktvision entsteht, wie Backlog-Einträge Nutzen und Ergebnis beschreiben und wie Evidence Based Management Entscheidungen stützt.

  • Formulierung von Produktvision und überprüfbaren Zielen
  • Backlog-Pflege, Priorisierung nach Wirkung und Risiko
  • Nutzwertorientierte Eintragsbeschreibung und Zerlegung
  • Vorhersagen und Release-Planung mit Bandbreiten und Annahmen
  • Kennzahlen, Wirkung statt reiner Auslieferung, EBM

Der Kurs schult Prognosen, Stakeholder-Kommunikation und das Übersetzen von Beobachtungen in prioritäre Maßnahmen.

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten und Integrationsrisiken minimiert werden. Fokus liegt auf einem gemeinsamen Qualitätsmaßstab, kontinuierlicher Integration und abgestimmten Veröffentlichungsplänen.

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab inkl. funktionaler und nicht-funktionaler Kriterien
  • Zuschnitt von Arbeit zur Minimierung von Abhängigkeiten
  • Sichtbarmachung von Abhängigkeiten, Risiken und Integrationsergebnissen
  • Vorhersagen über Teamgrenzen hinweg als Bandbreiten mit Annahmen
  • Abstimmung von Release-Planung und Integrationszyklen

Teilnehmende entwickeln Strategien zur Skalierung, um verlässliche Lieferfähigkeit mit klarer Qualität zu verbinden und realistische Erwartungen zu setzen.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Der Python-Kurs vermittelt Programmiergrundlagen und den produktiven Einsatz von KI-Tools zur Unterstützung der Softwareentwicklung. Teilnehmende erlernen strukturiertes Coding, Debugging und Prompt Engineering für KI-gestützte Assistenz.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren; Strings, Integer, Float, Boolean
  • Kontrollstrukturen (if/elif/else), Schleifen (for, while) und Funktionen
  • Datenstrukturen: Listen, Dictionaries; Modul- und Bibliotheksnutzung (math, datetime, json, re)
  • Fehlerbehandlung (try/except), Debugging und saubere Struktur
  • KI-Tools beim Schreiben, Testen, Refaktorieren; Prompt Engineering

Anhand kleiner Projekte werden Automatisierung, Datenauswertung und Integrationsansätze praxisnah umgesetzt, sodass Teilnehmende Python als Basis für Data Science, ML und KI-Integration nutzen können.

Fachliche Kompetenz gesamt
Die Maßnahme befähigt dazu, Scrum operational umzusetzen, Produktnutzen evidenzbasiert zu steigern, Skalierungsrisiken zu managen und technische Lösungen mit Python zu realisieren. Teilnehmende können Sprint-Ziele formulieren, Backlogs pflegen, Qualitätsstandards anwenden, Vorhersagen kommunizieren und einfache bis modulare Python-Programme einschließlich KI-gestützter Tools entwickeln.

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