Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python, HTML, CSS & KI verknüpft fortgeschrittene agile Führungs- und Produktverantwortung mit skalierenden Praktiken, Kanban-Flow sowie technischer Basis in Python, Web-Frontend und Künstlicher Intelligenz. Die Maßnahme zielt auf messbare Wirkung, stabile Lieferfähigkeit und praxisnahe KI-Integration.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Kombination aus Adv. Scrum Master & Scrum Product Owner (PSM 2 + PSPO 2), Scaled Scrum & Kanban sowie technischen Kursen bildet Führungskräfte, Product Owner, Scrum Master, Agile Coaches und Entwicklerinnen.
Angewandt werden Facilitation, Backlog-Strategien, Definition of Done, Evidence Based Management, Flow-Metriken und KI-gestützte Automatisierung.
Einsatzgebiete reichen von Produktentwicklung über Release-Planung bis zu Data-driven Entscheidungsprozessen und Frontend-Umsetzungen.

Scrum Master 2

Der Kurs vertieft Werte, Accountabilities und die Rolle des Scrum Masters beim Schaffen wirksamer Rahmenbedingungen. Teilnehmer erlernen, wie Coaching, Moderation und situative Führung Hindernisse entfernen, Selbstverwaltung fördern und die Team-Effektivität erhalten.
Fokus liegt auf Definition of Done als lebendem Qualitätsstandard, Facilitation durch transparente Agenda und Decision Rules sowie dem Umgang mit der Groan Zone.
Lerninhalte, Fokus und Ziele verbinden sich: Teamverhalten steuern, Transparenz schaffen, Risiken reduzieren und verlässliche Inkremente ermöglichen.

  • Coaching von Teams und Organisation in Scrum und Empirie
  • Pflege und Anwendung der Definition of Done
  • Facilitation-Techniken und Entscheidungsregeln
  • Umgang mit Zielkonflikten und Abhängigkeiten
  • Stärkung Selbstorganisation und Team-Accountability

Scrum Product Owner 2

Der Kurs schärft Produktverantwortung: Wirkung vor Umfang, messbare Ziele und ein geordnetes Product Backlog. Teilnehmende entwickeln Evidence Based Management-Ansätze zur Steuerung von Outcome statt Output.
Stakeholder-Management, Annahmenbildung und Priorisierung nach Nutzen, Risiko und Abhängigkeiten stehen im Mittelpunkt.
Praktische Anwendung umfasst Backlog-Pflege, KPI-Auswahl und organisatorische Hebel zur Verkürzung von Entscheidungswegen.

  • Formulierung und Pflege eines wertorientierten Product Backlogs
  • Ableitung überprüfbarer Ziele und Metriken (EBM)
  • Stakeholder-Kommunikation und Erwartungsmanagement
  • Priorisierung nach Wirkung und Risiko
  • Integration von Feedback in Produktsteuerung

Scaled Scrum

Der Kurs zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt zusammenarbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern. Gemeinsame Qualitätsmaßstäbe und regelmäßige Integration verhindern, dass Teilergebnisse fälschlich als fertig gelten.
Schwerpunkt auf Schnittstellen, Abhängigkeitsmanagement, Vorhersagen als Bandbreiten und Veröffentlichungsplanung über Teamgrenzen hinweg.
Teilnehmende lernen, Prognosen mit Annahmen transparent zu machen, Integrationsrisiken zu reduzieren und Release-Strategien zu entwickeln.

  • Gemeinsame Definition of Done und Qualitätskriterien
  • Zuschnitt von Einträgen zur Reduktion von Abhängigkeiten
  • Integrationstaktiken und kurze Synchronisationszyklen
  • Prognosen als Bandbreiten und Risiko-Transparenz
  • Organisationale Hebel für Skalierung

Scrum mit Kanban

Verbindung von Scrum und Kanban zur Verbesserung des Flusses: Arbeit sichtbar machen, Durchsatz und Wartezeiten messen und Begrenzungen für parallele Arbeit setzen.
Product Backlog wird als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte verstanden; Prognosen stützen sich auf historische Daten und Bandbreiten.
Praktisch entstehen Maßnahmen zur Engpassbeseitigung, Losgrößenanpassung und verlässlicheren Release-Planung.

  • Visualisierung von Arbeit und Explizite Workflow-Regeln
  • Flussmetriken: Durchsatz, Lead Time, Wartezeiten
  • Begrenzung paralleler Arbeiten und Losgrößensteuerung
  • Prognosen aus beobachteter Lieferfähigkeit
  • Maßnahmen bei Störungen und Engpässen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs vermittelt Grundkonzepte der Künstlichen Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning sowie den produktiven Einsatz von KI-Tools für Text, Bild und Daten. Ethik, Datenschutz und Bias sind integraler Bestandteil.
Praxisnahe Übungen zu Chatbots, Sprach- und Bild-KI sowie Prompt Engineering stärken die Fähigkeit, KI in Arbeitsprozesse zu integrieren.
Ziel ist kritische Interpretation von KI-Ergebnissen, Automatisierungspotenzial erkennen und sichere Integration in die tägliche Arbeit.

  • KI-Grundbegriffe, Einsatzfelder und Geschichte
  • Maschinelles Lernen vs. Deep Learning
  • Prompt Engineering und Tool-Einsatz
  • Ethik, Datenschutz und Bias-Analysen
  • Praxisübungen mit Chatbots und Bild-KI

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python wird praxisorientiert vermittelt: Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen und Bibliotheken. Debugging, Fehlerbehandlung und modulare Programmierung stehen im Fokus.
Integration von KI-gestützten Tools beim Coden und Prompt Engineering für produktive Nutzung von AI-Werkzeugen wird gezeigt.
Lernziele umfassen Planung, Umsetzung kleiner Projekte, Nutzung von Bibliotheken und Einsatz von KI zur Unterstützung beim Refactoring.

  • Grundlagen: Datentypen, Bedingungen, Schleifen
  • Funktionen, Module und saubere Strukturierung
  • Listen, Dictionaries und Dateiformate (json)
  • Fehlerbehandlung, Debugging und Tests
  • Einsatz von KI-Tools zum Generieren und Prüfen von Code

Webprogrammierung HTML, CSS, SASS, Bootstrap Masterclass

Der Kurs vermittelt semantisches HTML5, CSS3-Grundlagen, Responsive Design mit Flexbox/Grid und Mobile-First-Prinzipien. SASS als Präprozessor und Bootstrap 5 als Framework ergänzen praxisnahes Frontend-Handwerk.
Fokus auf Zugänglichkeit, sauberen, wartbaren Code und Projektstruktur; Abschlussprojekt realisiert eine vollständige responsive Webseite.
Teilnehmende setzen Designprinzipien technisch um, nutzen Variablen und Mixins in SASS und passen Bootstrap-Komponenten an.

  • Semantisches HTML und Zugänglichkeit (Accessibility)
  • CSS Layouts: Box-Modell, Flexbox, Grid
  • Responsive Techniken und Media Queries
  • SASS/SCSS: Variablen, Nesting, Mixins
  • Bootstrap 5: Grid, Komponenten und Utilities

Insgesamt bildet die Maßnahme ein integriertes Kompetenzprofil: fortgeschrittene Scrum- und PO-Fähigkeiten, skalierende Praktiken, Flow-Optimierung, solide technische Basis in Python und Frontend sowie fundiertes KI-Verständnis. Die Teilnehmenden entwickeln die Fähigkeit, Wirkung messbar zu machen, technische Lösungen umzusetzen und KI verantwortungsvoll zu integrieren, um nachhaltigen Produktwert zu erzeugen.

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