Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 1 & Scaled Scrum & Python & KI verbindet tiefe Scrum-Kompetenz mit Produktverantwortung, skalierten Arbeitsweisen und praktischer KI- und Python-Anwendung. In Scrum Master Adv. & Scrum Product Owner (PSM 2 & PSPO 1), Scaled Scrum (SPS), Python trifft KI, KI Grundlagen steht die wirksame Wertschöpfung im Mittelpunkt: Teilnehmende erlernen Rollen, Qualitätsmaßstäbe, Vorhersagen und KI-gestützte Automatisierung.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme bereitet auf Rollen als Scrum Master, Product Owner, Agile Lead, Skalierungsspezialist, Data Analyst oder Python-Developer vor.
Anwenderszenarien umfassen Backlog-Pflege, Release-Planung mit Bandbreiten, Integration über mehrere Teams, Einsatz von KI-Tools für Textanalyse und Automatisierung sowie Python-Scripting zur Datenverarbeitung und Prototypentwicklung. Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 1 & Scaled Scrum & Python & KI verknüpft Praxisrelevanz mit umsetzbaren Techniken.

Scrum Master 2

Vertiefte Auseinandersetzung mit Werten, Accountabilities, Events und Ergebnissen in Scrum: der Scrum Master coacht Teams in Empirie, unterstützt beim Entfernen von Hindernissen und schützt Selbstverwaltung.
Die Definition of Done wird als lebender Qualitätsstandard entwickelt; Facilitation, Decision Rules und Umgang mit der Groan Zone stehen im Fokus.

  • Werte und Verhalten in Entscheidungsfeldern
  • Accountabilities: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Definition of Done als Qualitäts- und Lieferkriterium
  • Facilitationstechniken und Moderation
  • Coaching vs. Mentoring, situative Führung

Scrum Product Owner 1

Produktverantwortung fokussiert auf Produktvision, wertorientierte Priorisierung und messbare Ziele; das Product Backlog bleibt die einzige transparente Quelle geplanter Vorhaben.
Vorhersagen und Release-Planung erfolgen als wahrscheinlichkeitsbasierte Prognosen; Evidence Based Management verbindet Kennzahlen mit Entscheidungen und zeigt Wirkung statt reiner Auslieferung.

  • Formulierung von Produktvision und Zielen
  • Backlog-Pflege und klare Eintragsbeschreibung
  • Priorisierung nach Wirkung, Risiko und Nutzen
  • Prognosen mit Bandbreiten und Annahmen
  • Evidence Based Management zur Steuerung

Scaled Scrum

Skalierung mehrerer Teams am gleichen Produkt mit gemeinsamem Qualitätsmaßstab; Integration, Leistung, Sicherheit und Betriebsfähigkeit werden übergreifend sichergestellt.
Teams arbeiten unabhängig, machen Abhängigkeiten sichtbar und schneiden Einträge so, dass frühe Integration möglich ist. Release-Planung und Vorhersagen werden teamübergreifend zusammengeführt.

  • Gemeinsame Definition of Done bei mehreren Teams
  • Schnittstellen, Abhängigkeiten und Risiko-Management
  • Integrationstaktiken und kurze Zusammenführungszyklen
  • Vorhersagen als Bandbreiten über Teams
  • Organisationsentscheidungen zur Skalierbarkeit

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Einführung in KI, Machine Learning und Deep Learning; praktische Nutzung von KI-Tools zur Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung sowie Grundlagen von Prompt Engineering.
Ethische Aspekte, Datenschutz und Bias werden behandelt; interaktive Übungen mit Chatbots, Bild- und Sprach-KI festigen das Verständnis für produktiven und verantwortungsvollen Einsatz.

  • Grundkonzepte: KI, ML, Deep Learning
  • Prompt Engineering und Tool-Einsatz
  • Text-, Bild- und Sprach-KI testen
  • Ethik, Datenschutz, Bias erkennen
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Praxisorientierte Einführung in Python mit Fokus auf Automatisierung, Datenverarbeitung und Unterstützung durch KI beim Coden; Teilnehmende planen, schreiben und strukturieren kleine Projekte.
Inhalte reichen von Variablen und Kontrollstrukturen über Funktionen, Listen und Dictionaries bis zu Bibliotheken, Debugging und try/except. Prompt Engineering für Programmierhilfe wird integriert.

  • Grundlagen Python: Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen
  • Funktionen, Module und modularer Aufbau
  • Arbeiten mit Bibliotheken und Datenformaten (json, datetime)
  • Debugging, Fehlerbehandlung und saubere Struktur
  • KI-gestützte Tools für Coding, Testing und Refactoring

Die Kombination aus Scrum Master Adv. & Scrum Product Owner (PSM 2 & PSPO 1), Scaled Scrum (SPS), Python trifft KI, KI Grundlagen schafft fachliche Kompetenz: nachhaltige Lieferfähigkeit, nachvollziehbare Wertorientierung, skalierbare Integration und praxisnahe KI- und Programmierfähigkeiten für den beruflichen Alltag.

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