Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 1+2 & Agile Leadership & Python, JavaScript & KI verbindet fortgeschrittene Scrum-Kompetenzen mit Product-Ownership-Fähigkeiten, agilem Leadership und praxisnaher Programmierung in Python und JavaScript sowie Grundlagen und Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI). Die Maßnahme zielt auf Wirkung, messbare Produktnutzen und technische Umsetzbarkeit ab.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Das Programm (Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 1+2 & Agile Leadership & Python, JavaScript & KI / Scrum Master Adv. & Product Owner Experte) verknüpft agile Führungspraktiken mit handfesten Coding-Fähigkeiten.
Teilnehmende setzen Scrum-Prinzipien, Product Backlog-Strategien und Definition of Done in realen Projekten um und nutzen Python/JavaScript sowie KI-Tools für Automatisierung, Datenanalyse und Prototyping.

  • Einsatzfelder: Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Technical Lead, Data-Analyst, Frontend-/Python-Developer.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft die Rolle des Scrum Masters und die Anwendung empirischer Entscheidungsfindung in komplexen Umfeldern.
Schwerpunkt liegt auf Werten, Accountabilities, Facilitation und dem Schutz der Selbstverwaltung; Umgang mit Zielkonflikten, Abhängigkeiten und der Groan Zone wird praxisnah geübt.

  • Vertiefte Scrum-Werte und Verhalten
  • Professionelle Moderation und Decision Rules
  • Entfernen von Hindernissen ohne Mikromanagement
  • Definition of Done als lebender Qualitätsstandard
  • Coaching vs. Mentoring in Organisationen

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 fokussiert auf die Entwicklung einer klaren Produktvision und die Pflege eines transparenten Product Backlogs.
Teilnehmende lernen, wie Priorisierung nach erwartbarem Nutzen funktioniert, wie Release-Planung als wahrscheinlichkeitsbasierte Prognose erfolgt und wie Evidence Based Management Entscheidungen stützt.

  • Formulierung von Produktvision und Zielen
  • Backlog-Pflege und klare Eintragsbeschreibungen
  • Priorisierung nach Wirkung statt Umfang
  • Prognosen mit Annahmen und Bandbreiten
  • Einführung in EBM (Evidence Based Management)

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 vertieft Outcome-orientiertes Produktmanagement und die Messung von Wirkung statt Output.
Der Kurs schult Stakeholder-Management, Annahmenprüfung, strukturelle Hebel in Organisationen und die Verknüpfung von Kennzahlen mit Entscheidungen zur kontinuierlichen Lernschleife.

  • Messbare Wertkriterien und KPIs
  • Explizite Annahmen und Hypothesengetriebenes Arbeiten
  • Stakeholder-Kommunikation und Erwartungsabgleich
  • Organisationsdiagnose: Schnittstellen & Governance
  • Release- und Priorisierungsstrategien

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership behandelt Führung als Gestaltung von Rahmenbedingungen, nicht als Detailsteuerung, und stärkt die Fähigkeit, Selbstverwaltung zu ermöglichen.
Fokus liegt auf situativer Führung, der Klarheit von Entscheidungsräumen, dem Wegräumen organisatorischer Hürden und dem Aufbau verlässlicher Informationsflüsse zur Unterstützung von Teams.

  • Gestaltung von Kontext und Erwartungsklärung
  • Schaffen von Entscheidungsräumen und Transparenz
  • Umgang mit strukturellen Bremsen und Abhängigkeiten
  • Förderung von Teamkompetenzen und Verantwortungsübernahme
  • Balance zwischen Orientierung und Loslassen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen vermittelt Kernbegriffe, Einsatzfelder, ethische Aspekte und praktische Nutzung von KI-Tools für Text, Bild und Daten.
Teilnehmende üben Prompt Engineering, Interpretieren von Ergebnissen, Automatisierungspotenziale und Integration von KI in Arbeitsprozesse bei gleichzeitiger Reflexion zu Bias und Datenschutz.

  • Grundkonzepte: ML, Deep Learning, schwache vs. starke KI
  • Prompt Engineering und Toolnutzung
  • Text- und Bild-KI, Chatbots, Datenanalyse
  • Ethik, Datenschutz und Bias
  • Best Practices zur KI-Integration

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python verbindet grundsätzliche Programmierfertigkeiten mit praktischer Nutzung von KI-gestützten Hilfsmitteln und zeigt Automatisierungs- und Analyseanwendungen.
Lernschwerpunkte sind Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen, Bibliotheken, Fehlerbehandlung sowie der Einsatz von KI beim Coden, Debuggen und Refactoring.

  • Basis: Variablen, Datentypen, Operatoren
  • Kontrollstrukturen und Schleifen
  • Funktionen, Module und Modularisierung
  • Listen, Dictionaries, Arbeit mit Libraries
  • KI-unterstütztes Debugging und Prompt Engineering

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

JavaScript legt den Fokus auf interaktive Webanwendungen, DOM-Interaktion und moderne Frontend-Prozesse kombiniert mit KI-gestützter Entwicklungsunterstützung.
Teilnehmer lernen strukturierte Programmierung, Fehleranalyse, Projektstrukturierung in VS Code und den produktiven Einsatz von KI-Tools zur Code-Verbesserung und Test-Automation.

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen
  • Arrays, Objekte und Datenmodellierung
  • DOM-Grundlagen und Browser-Interaktion
  • Debugging, Entwicklungsumgebung, Best Practices
  • KI-Einsatz beim Schreiben, Testen und Optimieren von Code

Fachliche Kompetenznachweise
Die Maßnahme befähigt, Scrum in komplexen Kontexten wirksam zu halten, Product Backlogs auf Wirkung auszurichten und technische Prototypen in Python/JavaScript mit KI-Unterstützung zu erstellen.
Absolventinnen und Absolventen können Definition of Done pflegen, Teams moderieren, Evidence Based Management anwenden, automatisierte Analysen bauen und KI verantwortungsvoll in Arbeitsprozesse integrieren.

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