Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI verbindet fortgeschrittene Scrum-Expertise mit Skalierung, Kanban-Flow und praxisnaher Programmierung. In Adv. Scrum Master & Scrum Product Owner (PSM 2 + PSPO 2), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen steht die Verbindung von Wirksamkeit, Wertschöpfung und technischer Umsetzung im Fokus.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verknüpft fortgeschrittene Rollenkompetenz (Scrum Master, Product Owner) mit skalierten Praktiken, Kanban-Flow und KI-gestützter Programmierung.
Einsatzfelder reichen von Produktentwicklung und IT-Projektleitung bis zu Data-Teams und Digitalisierungsvorhaben; Teilnehmende wenden Evidence Based Management, Release-Planung und Automatisierung mit Python oder JavaScript an und stärken damit berufliche Perspektiven in agilen und technischen Rollen.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft die Führung von Scrum Teams und die Coaching-Rolle in komplexen Kontexten.
Teilnehmende erlernen, wie Werte Verhalten leiten, Accountabilities klar zuordnen und die Definition of Done als lebenden Qualitätsstandard pflegen.

  • Coaching und Moderation in der Groan Zone
  • Removing Impediments und Schutz der Selbstorganisation
  • Entwicklung und Pflege von Definition of Done
  • Facilitation mit Decision Rules
  • Metriken für Outcome statt Output

Der Kurs zeigt, wie der Scrum Master Entscheidungen gestaltet, Hindernisse adressiert und zugleich Selbstverwaltung stärkt, um verläßliche Lieferung und kontinuierliches Lernen sicherzustellen.

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 fokussiert wertorientiertes Backlog-Management und Evidence Based Management.
Teilnehmende lernen, wie Nutzenversprechen geschärft und Outcome messbar gemacht wird, wie Priorisierung Nutzen, Risiko und Abhängigkeiten berücksichtigt und Stakeholdererwartungen konstruktiv gesteuert werden.

  • Produktwert definieren und messen
  • Product Backlog in nachvollziehbare Schritte übersetzen
  • Stakeholder-Management und Erwartungsabgleich
  • Evidence Based Management: Ziele und Messgrößen
  • Organisationsgestaltung für schnellere Entscheidungen

Praxisnahe Techniken helfen, Strategie in umsetzbare Einträge zu überführen und Entscheidungen unter Unsicherheit datenbasiert zu begründen.

Scaled Scrum

Scaled Scrum vermittelt, wie mehrere Teams koordiniert ein gemeinsames Produkt liefern.
Der Fokus liegt auf einem einheitlichen Qualitätsmaßstab, synchroner Integration und Vorhersagen als Bandbreiten, die Annahmen, historische Ergebnisse und Integrationsrisken berücksichtigen.

  • Gemeinsame Definition of Done über Teams
  • Schnittstellen- und Abhängigkeitsmanagement
  • Integration, Sicherheit und Betriebsfähigkeit sicherstellen
  • Release-Planung mit Bandbreiten und Annahmen
  • Reduktion von Abhängigkeiten durch geeigneten Zuschnitt

Teilnehmende lernen, Skalierung nicht als Mehrarbeit, sondern als orchestriertes Zusammenwirken mit klarer Qualität und verlässlichem Fortschritt zu gestalten.

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban kombiniert Flow-Prinzipien mit Scrum-Zyklen, um Vorhersagbarkeit zu erhöhen.
Der Kurs zeigt, wie Sichtbarkeit, WIP-Limits und Flussmessungen (Durchsatz, Lead- und Cycle-Time) Engpässe aufdecken und wie das Product Backlog auf Wertfluss statt Aufgabenlager ausgerichtet wird.

  • Sichtbarmachung des Workflows und WIP-Grenzen
  • Flusskennzahlen interpretieren und Maßnahmen ableiten
  • Product Backlog als geordnete Darstellung der nächsten Schritte
  • Prognosen als Bandbreiten stützen auf historische Daten
  • Anpassung von Losgrößen und Übergaben zur Entzerrung

Durch gezielte Flussoptimierung erhöht das Team Vorhersagbarkeit, verringert Wartezeiten und erhält Handlungsspielräume für kontinuierliche Verbesserung.

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Kernwissen zu KI, Ethik und Werkzeugen für die Praxis.
Teilnehmende erlernen maschinelles Lernen, Deep Learning-Grundlagen, Prompt Engineering, Datenschutz- und Bias-Themen sowie den produktiven Einsatz von Text- und Bild-KI zur Automatisierung und Entscheidungsunterstützung.

  • Grundbegriffe und Anwendungsfelder der KI
  • Maschinelles Lernen und Deep Learning einfach erklärt
  • Prompt Engineering für textbasierte Aufgaben
  • Ethik, Datenschutz und Bias in KI-Systemen
  • Praxisübungen mit Chatbots, Bild- und Analyse-Tools

Ziel ist, KI verantwortungsvoll zu integrieren, Chancen und Risiken abzuwägen und konkrete Automatisierungsansätze in den Arbeitsalltag zu überführen.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python verbindet Programmiergrundlagen mit KI-gestützten Entwicklungsprozessen.
Teilnehmende lernen Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen und Datenstrukturen zu nutzen, Bibliotheken einzusetzen und kleine Projekte modular aufzubauen; KI-Tools helfen beim Testen, Debuggen und Refactoring.

  • Variablen, Datentypen und Operatoren
  • Bedingungen, Schleifen und Funktionen
  • Listen, Dictionaries und Modularisierung
  • Bibliotheken, Fehlerbehandlung und Debugging
  • KI-gestützte Hilfe und Prompting beim Coden

Praxisprojekte demonstrieren Automatisierung, Datenauswertung und den produktiven Einsatz von KI zur Effizienzsteigerung im Entwicklungsalltag.

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

JavaScript vermittelt Frontend-Konzepte und KI-unterstützte Webentwicklung.
Teilnehmende arbeiten mit Variablen, Arrays, Objekten, DOM-Interaktion und Debugging; sie lernen Best Practices für Projektstruktur und den gezielten Einsatz von KI-Tools beim Schreiben und Prüfen von Code.

  • Datentypen, Kontrolle und Iteration
  • Funktionen, Module und Wiederverwendbarkeit
  • DOM-Grundlagen und Browser-Interaktion
  • Debugging-Methoden und VS Code Einsatz
  • KI-Tools zur Code-Optimierung und Prompting

Der Kurs bereitet auf die Entwicklung dynamischer Webanwendungen vor und zeigt, wie KI Entwicklungsprozesse beschleunigt und Qualität erhöht.

Abschließende Kompetenzen
Die Maßnahme befähigt Teilnehmende, Scrum in komplexen Umfeldern wirksam zu halten, Produktwert messbar zu machen, Skalierung und Fluss zu orchestrieren sowie KI-gestützte Automatisierung und Programmierung mit Python und JavaScript anzuwenden.
Ergebnis ist eine Kombination aus methodischer Tiefe, operationalisierbarem Product Backlog Management und technischen Fertigkeiten, die unmittelbar in agilen Produkt- und IT-Umgebungen eingesetzt werden kann.

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