Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 1 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python, JavaScript verbindet vertiefte Scrum-Expertise mit Skalierung, Kanban-Prinzipien und praktischer Programmierung; in Scrum Master Adv. & Scrum Product Owner (PSM 2 & PSPO 1), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), KI in Action Python & JavaScript steht Wertschöpfung, Qualität und technisches Handwerk im Vordergrund.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme bringt Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 1 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python, JavaScript in berufliche Kontexte wie Produktentwicklung, Release-Planung und Team-Scaling.
Anwendbar sind Techniken zur Backlog-Pflege, Definition of Done, Facilitation und Flow-Optimierung sowie Python- und JavaScript-Programmierung mit KI-gestützten Tools.
Einsatzgebiete: Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Frontend-Entwickler, Python-Developer, Data-Analyst; Kombination von Product Management, Skalierung und technischer Umsetzung erhöht unmittelbare Einsatzfähigkeit.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft, wie Werte, Accountabilities, Ereignisse und Ergebnisse zusammenwirken und wie der Scrum Master Teams und Organisation in Empirie coacht.

  • Verständnis der Scrum-Werte und ihrer Auswirkungen auf Entscheidungen und Vertrauen
  • Coaching von Selbstverwaltung, Entfernen von Hindernissen, Schutz der Teamautonomie
  • Entwicklung und Pflege einer lebendigen Definition of Done
  • Professionelle Facilitation, Umgang mit der Groan Zone, Decision Rules
  • Abgrenzung von Coaching, Mentoring und situativer Führung

Teilnehmende erlernen, wie sie Scrum Master 2-Praktiken anwenden, Hindernisse früh adressieren und Rahmenbedingungen gestalten, die Teamverantwortung und Lieferfähigkeit fördern.

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 fokussiert Produktvision, messbare Ausrichtung und wertorientierte Backlog-Pflege, um Outcome vor Output zu stellen.

  • Formulierung einer verständlichen Produktvision und messbarer Ziele
  • Produkt-Backlog als einzige Quelle geplanter Vorhaben, Nutzenbeschreibungen und Zerlegung
  • Vorhersagen mit Bandbreiten, Annahmen und historischen Daten
  • Evidence Based Management zur Verknüpfung von Zielen, Kennzahlen und Entscheidungen
  • Priorisierung nach Wirkung, Risiko und Integrationsbedarf

Der Kurs befähigt Product Owner, den Wertbeitrag zu beschreiben, realistische Prognosen zu liefern und Entscheidungen datenbasiert zu steuern.

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern; Fokus liegt auf gemeinsamem Qualitätsmaßstab und Integration.

  • Gemeinsame Definition of Done für funktionale und nicht-funktionale Anforderungen
  • Sichtbarmachung von Abhängigkeiten und Zuschnitt von Arbeit für Teamunabhängigkeit
  • Zusammenführung von Ergebnissen für Release-Planung und Bandbreiten-Prognosen
  • Organisatorische Leitplanken, die Integration, Sicherheit und Leistung sicherstellen
  • Methoden zur Reduktion von Integrationsrisiken und zur frühen Erkennung von Problemen

Absolventinnen können Scaled Scrum-Prinzipien anwenden, um verlässliche Lieferfähigkeit und integrierte Qualität über Teamgrenzen hinweg herzustellen.

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Flow-Optimierung mit Scrum-Regeln, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu erhöhen.

  • Sichtbarmachen von Arbeit, Regeln für Beginn/ Fortschritt/ Abschluss
  • Flussmessungen: Durchsatz, Durchlaufzeit, Wartezeiten zur Engpass-Identifikation
  • Product Backlog als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte
  • Begrenzung paralleler Arbeit, Anpassung von Losgrößen, Umgang mit Übergaben
  • Prognosen als Bandbreiten basierend auf historischen Ergebnissen

Teilnehmende können ein Arbeitssystem aufsetzen, das Fluss und Wert in Einklang bringt und Vorhersagen sowie Release-Pläne verlässlich macht.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python-Kurs vermittelt grundlegende Programmierfähigkeiten, Datenverarbeitung und den produktiven Einsatz von KI-Tools.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren; Bedingungen und Schleifen
  • Funktionen, Module, Listen und Dictionaries; saubere Programmstruktur
  • Nutzung von Bibliotheken: math, datetime, statistics, json, re
  • Fehlerbehandlung (try/except), Debugging-Methoden und Projektaufbau
  • Einsatz von KI zum Schreiben, Testen, Refaktorieren; Grundlagen Prompt Engineering

Nach Kursabschluss planen und implementieren Teilnehmende kleine, modulare Python-Projekte, nutzen KI zur Qualitätssicherung und verstehen Anwendungen in Data Analysis und Automatisierung.

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

JavaScript-Kurs erläutert Sprache, DOM-Grundlagen und KI-gestützte Entwicklungsworkflows für interaktive Webanwendungen.

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen und Funktionen
  • Arrays, Objekte und Datenmodellierung; Grundlagen des DOM und Browserinteraktion
  • Debugging, Fehlersuche und Nutzung von VS Code mit sinnvoller Projektstruktur
  • Einsatz von KI-Tools beim Schreiben, Testen und Optimieren von Code; Prompt-Formulierung
  • Ausblick auf moderne Frontend-Prozesse und Best Practices

Absolventinnen entwickeln eigenständig JavaScript-Anwendungen, strukturieren Projekte und nutzen KI als produktive Unterstützung in der Webentwicklung.



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