Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 1+2 & Scaled Scrum & Webprogrammierung, Python & KI verbindet fortgeschrittene Agile- und Produktverantwortung mit praktischer Web- und KI-Programmierung. In Scrum Master Adv. & Product Owner Experte (PSM 2 & PSPO 1 + 2), Scaled Scrum (SPS), Vibe Coding Masterclass, KI Grundlagen lernen Teilnehmende, Wert zu erzeugen, Qualität zu sichern und technische Lösungen mit Python, JavaScript und Webtechniken umzusetzen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verknüpft Scrum Master 2 und Scrum Product Owner 1/2 mit Scaled Scrum, KI-Grundlagen und Webprogrammierung, sodass Kompetenzen in Facilitation, Backlog-Pflege, Release-Planung und KI-Einsatz direkt in Projekten anwendbar sind.
Einsatzgebiete: Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Frontend-Developer, Python-Entwickler, Data Analyst; Übergänge zu Rollen in Produktentwicklung, Digitalisierungsprojekten und KI-gestützter Automatisierung sind möglich.
Die Kombination fördert die Fähigkeit, Outcome statt bloßen Output zu steuern, Evidence Based Management zu nutzen und technische Prototypen mit HTML/CSS, JavaScript und Python schnell zu realisieren.

Scrum Master 2

Der Kurs Scrum Master 2 bietet eine vertiefte Sicht auf Werte, Accountabilities und die Rolle des Scrum Masters beim Coachen von Teams und Organisationen. Er zeigt, wie Selbstorganisation gefördert und Hindernisse systematisch entfernt werden.
Inhalte und Praxis: Entscheidungsräume gestalten, Facilitation mit klaren Decision Rules, Umgang mit der Groan Zone, Schutz der Selbstverwaltung, Defintion of Done als lebender Qualitätsstandard.

  • Scrum Values und Verhalten in Teams
  • Coaching vs. Mentoring, situative Führung
  • Facilitation-Techniken und Entscheidungsregeln
  • Qualitätssicherung, DoD und Transparenz
  • Hindernisse erkennen und removal Strategien

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 vermittelt, wie eine produktorientierte Vision entsteht und in ein wirkungsorientiertes Backlog überführt wird. Der Kurs fokussiert Wertmaximierung und priorisierte, nach Nutzen geordnete Arbeit.
Praxisnahe Techniken: Product Vision formulieren, Backlog-Einträge verständlich beschreiben, bandbreitenbasierte Vorhersagen und Evidence Based Management anwenden.

  • Produktvision und Zielableitung
  • Product Backlog als Single Source of Truth
  • Backlog-Pflege und Zerlegung in wertstiftende Einträge
  • Release-Planung mit Bandbreiten und Annahmen
  • Kennzahlen für Wirkung statt nur Output

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 vertieft Product Management mit Schwerpunkt auf Wirkung, Stakeholder-Management und Organisationsaspekten, die Produktarbeit erleichtern oder behindern.
Fokus auf Ergebnisvalidierung: Hypothesis-Driven Priorisierung, Einbinden von Feedback, Governance und Schnittstellenoptimierung.

  • Wirkung vs. Auslieferung, Nutzenevaluation
  • Stakeholder- und Erwartungsmanagement
  • Backlog-Ordnung: Risiko, Abhängigkeiten, Nutzen
  • Organisationsstrukturen, Entscheidungswege optimieren
  • Evidence Based Management zur Steuerung von Kurskorrekturen

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verlieren, und wie ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab Integration sicherstellt.
Integration und Vorhersage: Einheitliche Definition of Done, kurze Integrationszyklen, Umgang mit Abhängigkeiten und Bandbreiten in Release-Plänen.

  • Gemeinsame Qualitätsstandards und DoD
  • Schnittstellen und Abhängigkeitsmanagement
  • Teamübergreifende Priorisierung nach Wirkung und Risiko
  • Vorhersagen aus mehreren Teams zusammenführen
  • Release-Planung und Integrationszyklen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs vermittelt Grundkonzepte der Künstlichen Intelligenz und wie KI-Tools produktiv, ethisch und datenschutzkonform eingesetzt werden. Teilnehmende lernen Prompt Engineering und praktische KI-nutzung für Text, Bild und Daten.
Anwendungsszenarien: Automatisierung, Entscheidungsunterstützung, Content-Generierung und kritische Bewertung von Bias.

  • Definitionen, Geschichte und Anwendungsfelder KI
  • Machine Learning & Deep Learning-Grundlagen
  • Prompt Engineering und Tool-Einsatz
  • Ethik, Datenschutz und Bias-Analyse
  • Praxis: Chatbots, Bild- und Sprach-KI testen

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python-Kurs verbindet Grundlagen der Programmierung mit KI-gestützten Arbeitsmethoden und befähigt zur Erstellung kleiner, modularer Projekte und Datenanalysen.
Technische Fertigkeiten: Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Listen und Dictionaries, Bibliotheken, Fehlerbehandlung und Debugging. KI-Tools unterstützen beim Testen und Refaktorieren.

  • Syntax, Datentypen und Operatoren
  • Bedingungen, Schleifen, Funktionen und Module
  • Datenstrukturen: Listen, Dictionaries
  • Bibliotheken, File- und JSON-Verarbeitung
  • Debugging, try/except, kleine Praxisprojekte

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

JavaScript-Kurs vermittelt die Sprache des modernen Web, DOM-Interaktion, Projektstrukturierung und den produktiven Einsatz von KI-Tools beim Entwickeln und Debuggen.
Fokus auf dynamische UIs: Events, DOM-Manipulation, Arrays/Objekte, Funktionen und saubere Projektorganisation.

  • Variablen, Datentypen und Kontrollstrukturen
  • Funktionen, Closures und Modularisierung
  • DOM-Grundlagen und Browser-Interaktion
  • Debugging und Entwicklungs-Workflows mit VS Code
  • KI-gestützte Codeunterstützung und Prompts

Webprogrammierung HTML, CSS, SASS, Bootstrap Masterclass

Dieser Kurs vermittelt semantisches HTML, responsive Layouts mit Flexbox/Grid, CSS-Präprozessoren (SASS) und Bootstrap zur schnellen, wartbaren Frontend-Umsetzung.
Vom strukturierten Markup zur fertigen Seite: Mobile-First, Accessibility, Designprinzipien und modulare Stylesheets. Abschlussprojekt ist eine vollständige responsive Website.

  • HTML5-Struktur und Semantik
  • CSS3: Box-Modell, Flexbox, Grid, Media Queries
  • SASS: Variablen, Nesting, Mixins, Partials
  • Bootstrap-Komponenten und Anpassung
  • Projektstruktur, Best Practices und Abschlussprojekt

Schlüsselbegriffe: Scrum, Product Backlog, Definition of Done, Evidence Based Management, Selbstverwaltung, Facilitation, Groan Zone, Integration, Release-Planung, KI, Machine Learning, Deep Learning, Prompt Engineering, Python, JavaScript, HTML, CSS, SASS, Bootstrap, Debugging, Automation.

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