Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 2 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & Python & KI verbindet agile Führung, Product Ownership, skalierte Zusammenarbeit sowie praxisnahe KI- und Python-Kenntnisse; Scrum Master & Scrum Product Owner Adv. (PSM 1 & PSPO 2), Scrum Agile Leadership & Scaled Scrum (PAL 1 & SPS), Python trifft KI legt Wert auf Empirie, Wertorientierung und technische Umsetzbarkeit.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Konkrete Anwendungsszenarien: Teilnahme an Produktentwicklung, Release-Planung, Integration mehrerer Teams, Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung und Datenanalyse; Anwendung von Python für Prototypen und kleine Integrationsskripte.
Berufliche Perspektiven und Einsatzgebiete: Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, Release Manager, Data Analyst, Python Developer, KI-Anwender in Produktentwicklung und Marketing; Fähigkeiten lassen sich unmittelbar in agilen Teams, Produktorganisationen und Digitalisierungsprojekten einsetzen.

Scrum Master 1

Dieser Kurs legt die Basis für das Arbeiten mit Scrum als empirischem Rahmenwerk; Teilnehmende verstehen Werte, Events und Artefakte und wie Empirie Entscheidungen stützt.
Lerninhalte:

  • Prinzipien von Empirie und Timeboxing (Sprint, Daily, Review, Retrospektive)
  • Rollenverständnis: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Sprint Goal formulieren und tägliches Steuern auf das Ziel
  • Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement und Definition of Done
  • Coaching, Moderation und Hindernisbeseitigung

Die Praxisorientierung fördert Fähigkeiten, Sprint-Ziele zu formulieren, Fortschritt zu messen und ein nutzbares Inkrement zu liefern; der Scrum Master stärkt Empirie, Transparenz und kontinuierliche Verbesserung.

Scrum Product Owner 2

Vertiefende Produktverantwortung fokussiert Wirkung statt Umfang; der Kurs zeigt, wie Wert messbar gemacht und Entscheidungen evidenzbasiert getroffen werden.
Lerninhalte:

  • Wertdefinition und Outcome-orientierte Priorisierung
  • Product Backlog Management, klare Backlog-Einträge
  • Stakeholder-Management und Kommunikation
  • Evidence Based Management: Ziele, Messgrößen, Anpassungen
  • Organisatorische Hebel für schnellere Entscheidungen

Teilnehmende lernen, Annahmen zu prüfen, Prioritäten zu begründen und ein Backlog zu pflegen, das Strategie in umsetzbare Schritte überführt.

Scaled Scrum

Skalierung behandelt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern; Integration und ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab stehen im Zentrum.
Lerninhalte:

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab (funktional & nicht-funktional)
  • Schnittstellen, Abhängigkeiten reduzieren, unabhängige Lieferung
  • Integration, Release-Planung und Prognosen mit Bandbreiten
  • Sichtbarmachen von Risiken und Annahmen
  • Praktiken zur frühen und häufigen Integration

Nach dem Kurs können Teilnehmende Vorhersagen begründet darstellen, Integrationsrisiken managen und ein integriertes Liefermodell aufsetzen.

Scrum Agile Leadership

Führung in agilen Kontexten gestaltet Rahmenbedingungen für Selbstverwaltung; Führung wirkt durch Kontextgestaltung, nicht durch Detailsteuerung.
Lerninhalte:

  • Voraussetzungen für Selbstverwaltung: Ziele, Entscheidungsräume, Kompetenzen
  • Situative Führung: Orientierung geben, Hindernisse beseitigen
  • Organisationsstrukturen, Verantwortungszuschneidung und schlanke Entscheidungswege
  • Konfliktfeldanalyse und konstruktives Adressieren von Spannungen
  • Entwicklung von Fähigkeiten und Verankerung von Transparenz

Der Kurs befähigt Führungskräfte und Agile Coaches, Teams zu stärken, Entscheidungsfähigkeiten zu klären und die Balance zwischen Orientierung und Loslassen zu halten.

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Vermittelt werden Grundkonzepte der Künstlichen Intelligenz, Anwendungsfelder, Prompt Engineering und ethische Aspekte; Teilnehmende lernen KI-Tools verantwortungsvoll einzusetzen.
Lerninhalte:

  • Definitionen, Maschinelles Lernen, Deep Learning, schwache vs. starke KI
  • Einsatz von KI für Textgenerierung, Bild- und Sprach-KI, Datenanalyse
  • Prompt Engineering und praktische Handhabung von KI-Tools
  • Datenschutz, Bias, Ethik und Governance
  • Interaktive Übungen mit Chatbots und Bild-KI

Ergebnis: Teilnehmende können KI-Anwendungen bewerten, effektive Prompts formulieren und Chancen sowie Risiken für den beruflichen Einsatz einschätzen.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Einführung in Python kombiniert Programmiergrundlagen mit dem Einsatz von KI-gestützten Entwicklungswerkzeugen; Fokus liegt auf praxisnahen Mini-Projekten.
Lerninhalte:

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen und Funktionen
  • Datenstrukturen (Listen, Dictionaries) und Modularisierung
  • Nutzung von Bibliotheken (math, datetime, json, re) und Fehlerbehandlung
  • Debugging, saubere Struktur, Tests und kleine Projekte (Quiz, Datenauswertung)
  • KI-gestützte Tools zum Coden, Refaktorisieren und Prompting

Nach dem Kurs können Teilnehmende eigenständig Python-Skripte entwickeln, KI-Tools zur Effizienzsteigerung einsetzen und kleine, dokumentierte Projekte liefern.

Ergänzende Schlüsselbegriffe: Scrum, Empirie, Sprint Goal, Product Backlog, Definition of Done, Integration, Qualitätsmaßstab, Evidence Based Management, Product Owner, Scrum Master, Developers, Python, Künstliche Intelligenz, Prompt Engineering, KI-Tools, Backlogpflege, Release-Planung.

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