Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 2 & Agile Leadership & Python, JavaScript & KI verbindet agile Führung, Produktverantwortung und praxisnahe Programmierkompetenzen mit KI-Anwendungen; Scrum Master & Scrum Product Owner Adv. (PSM 1 & PSPO 2), Scrum Agile Leadership (PAL 1), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen zielt darauf ab, Empirie, Outcome-Orientierung und technische Umsetzungsfähigkeit zu verknüpfen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme bildet Rollen ab, die sowohl agile Arbeitsweisen als auch technische Umsetzungsfähigkeiten benötigen.
Anwendbar für Scrum Master, Product Owner, Agile Leads, Entwickler und Fachkräfte, die KI integrieren möchten.
Praxisnahe Szenarien umfassen Sprintplanung, Backlog-Pflege, Evidence Based Management und den Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung und Code-Qualität.
Berufliche Perspektiven reichen von Product Owner über Python/JavaScript Developer bis zu KI-Anwenderinnen in Produktentwicklung und Analyse.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt das empirische Scrum-Rahmenwerk, die Rolle des Scrum Masters und die Steuerung des Sprint-Takts.
Teilnehmende lernen Sprint Planning, Daily, Review und Retrospektive als strukturierte Ereignisse kennen und üben das Coaching des Teams.

  • Empirie, Werte und Vertrauen im Team
  • Sprint Goal, Timeboxing und Definition of Done (DoD)
  • Moderation, Hindernisbeseitigung und Coaching
  • Transparenz durch Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement
  • Steuerung des Fortschritts im Daily Scrum

Nach Abschluss können Teilnehmende Scrum Master 1-Praktiken anwenden, Fortschritt gegen Ziele steuern und verlässliche Inkremente fördern.

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 vertieft Produktverantwortung mit Fokus auf Outcome statt Umfang und auf Evidence Based Management.
Schwerpunkt ist das Product Backlog als erfolgsorientiertes Steuerungsinstrument sowie die Messung von Wirkung statt nur Output.

  • Priorisierung nach erwartetem Nutzen, Risiken und Abhängigkeiten
  • Formulierung von Annahmen und messbaren Zielen
  • Stakeholder-Kommunikation und Erwartungen managen
  • Übersetzen von Strategie in nachvollziehbare Backlog-Einträge
  • Nutzung von Metriken zur Kurskorrektur

Absolventinnen können ein Product Backlog pflegen, Wirkung messen und Entscheidungen transparent begründen.

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership zeigt, wie Führung Kontext gestaltet, damit Teams selbstverwaltet wirksam Entscheidungen treffen.
Vermittelt werden Rahmenbedingungen für Selbstorganisation, klare Entscheidungsräume und situative Führung, die Orientierung schafft ohne zu übersteuern.

  • Gestaltung von Zielen und Entscheidungsrechten
  • Reduzieren von Übergaben und Beschleunigen von Entscheidungswegen
  • Fähigkeiten entwickeln, Hindernisse zu adressieren
  • Organisationsstrukturen, Schnittstellen und Governance betrachten
  • Förderung von Verantwortungsübernahme im Team

Teilnehmende können Führung als Ermöglichen gestalten und strukturelle Bremsen identifizieren.

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen erklärt Konzepte von Machine Learning, Deep Learning, Prompt Engineering und ethische Fragestellungen.
Fokus liegt auf sicherer, effizienter Integration von KI-Tools in Arbeitsprozesse, Testen von Chatbots sowie Bild- und Sprach-KI.

  • Grundbegriffe: schwache vs. starke KI, Anwendungsfelder
  • Prompt Engineering und Textgenerierung
  • Automatisierung und Entscheidungsunterstützung
  • Datenschutz, Bias und ethische Aspekte
  • Interaktive Übungen mit Chatbots und Bild-KI

Nach dem Kurs setzen Teilnehmende KI situativ ein, bewerten Ergebnisse kritisch und integrieren KI-gestützte Workflows.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python verbindet Programmiergrundlagen mit KI-gestützter Entwicklungsarbeit.
Inhalte reichen von Variablen, Kontrollstrukturen und Datenstrukturen bis zu Bibliotheken und Debugging in Kombination mit KI-Tools.

  • Variablen, Datentypen, Schleifen und Funktionen
  • Listen, Dictionaries und modulare Programmstruktur
  • Nutzung von math, datetime, json und re
  • Fehlerbehandlung (try/except) und Debugging-Methoden
  • KI-gestützte Code-Generierung, Refaktorierung und Prompt-Techniken

Absolventinnen können Python-Projekte planen, modular umsetzen und KI zur Effizienzsteigerung nutzen.

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI vermittelt Webzentrierte Programmierung und die produktive Nutzung von KI beim Coding.
Behandelt werden DOM-Grundlagen, Arrays und Objekte, Debugging, Projektstruktur und Einsatz intelligenter Tools zur Code-Verbesserung.

  • Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen
  • Arrays, Objekte und Datenmodellierung
  • DOM-Interaktion und Browser-APIs
  • Debugging, VS Code und Projektstruktur
  • KI-Tools zur Code-Optimierung und Prompt-Engineering

Nach Abschluss entwickeln Teilnehmende JavaScript-Anwendungen, setzen Best Practices um und integrieren KI zur Qualitätssteigerung.

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