Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 2 & Scaled Scrum & Python & KI verbindet fortgeschrittene Scrum-Expertise mit Skalierung, Python-Programmierung und praktischen KI-Grundlagen; die Maßnahme (Adv. Scrum Master & Scrum Product Owner (PSM 2 + PSPO 2), Scaled Scrum (SPS), Python trifft KI, KI Grundlagen) zielt auf wirksame Produktorientierung, technische Praxiskompetenz und ethisch-reflektierten KI-Einsatz.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Kombination aus fortgeschrittener Scrum-Expertise, Scaled Scrum, Python und KI schafft unmittelbaren Praxisnutzen: Implementierung von Definition of Done, Evidence Based Management und automatisierter Datenanalyse mit Python sowie Einsatz von KI-Tools zur Effizienzsteigerung.
Einsatzgebiete: Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, Technical Lead, Data Analyst, KI-Anwender in Produkt- und Innovationsprojekten. Skills übertragbar auf Release-Planung, Backlog-Pflege, Stakeholder-Management und Automatisierung.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft die Praxis der Werte, Accountabilities und Team-Effektivität mit Fokus auf Facilitation und situative Führung; Teilnehmende lernen, wie Scrum Master Hindernisse entfernt, Selbstorganisation schützt und empirische Entscheidungsfindung fördert.
Inhalte verknüpfen Definition of Done, Groan Zone-Moderation und Decision Rules mit praktischen Techniken zur Hindernisbeseitigung und Coaching.
Lerninhalte:

  • Wertebasierte Entscheidungsfindung und Verhalten in Zielkonflikten
  • Accountabilities klar abgrenzen und nutzen
  • Definition of Done als lebender Qualitätsstandard
  • Facilitation, Decision Rules und Moderation durch Groan Zone
  • Coaching vs. Mentoring, Selbstverwaltung schützen

Am Ende können Teilnehmende Scrum Master-Verantwortung in komplexen Umfeldern ausüben, Transparenz schaffen und Qualität sichern; Scrum Master 2 stärkt Moderations-, Coaching- und Konfliktlösungsfähigkeiten.

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 fokussiert Wirkung statt Umfang: Wertmessung, Product Backlog-Ordnung und Stakeholder-Alignment stehen im Zentrum; Evidence Based Management verbindet Ziele, Metriken und Entscheidungen.
Der Kurs vermittelt, wie Annahmen explizit gemacht, Hypothesen getestet und Prioritäten entlang erwarteten Nutzens und Risiken gesetzt werden.
Lerninhalte:

  • Wertdefinition und Outcome-Fokussierung
  • Product Backlog als Strategie-zu-Schritt-Übersetzer
  • Stakeholder-Kommunikation und Erwartungsabgleich
  • Evidence Based Management und messbare Ziele
  • Organisatorische Hebel zur Beschleunigung von Entscheidungen

Ergebnis: Teilnehmende formulieren überprüfbare Ziele, pflegen ein aussagekräftiges Backlog und leiten Entscheidungen aus beobachteten Ergebnissen ab; Scrum Product Owner 2 stärkt Produktsteuerung und Lernfähigkeit.

Scaled Scrum

Scaled Scrum vermittelt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern; gemeinsame Qualitätsmaßstäbe und frühzeitige Integration sind Kern.
Der Fokus liegt auf Schnittstellen, Abhängigkeitsmanagement, Release-Prognosen als Bandbreiten und auf der Vereinbarung eines gemeinsamen Qualitätsstandards für alle Teams.
Lerninhalte:

  • Gemeinsame Definition of Done über Teams hinweg
  • Schnittstellen- und Abhängigkeitsmanagement
  • Einträge so zuschneiden, dass Unabhängigkeit gewahrt bleibt
  • Vorhersagen als Bandbreiten und Integrationsplanung
  • Governance-Aspekte, die Skalierung erleichtern oder behindern

Absolventinnen können integrierte Lieferfähigkeit herstellen, Prognosen transparent kommunizieren und Veröffentlichungspläne an beobachtete Ergebnisse anpassen; Scaled Scrum fördert koordinierte, verlässliche Lieferung.

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs erklärt KI-Grundbegriffe, maschinelles Lernen, ethische Aspekte und praxisnahe Tools; Schwerpunkt auf Prompt Engineering, Automatisierung und kritischer Interpretation von Ergebnissen.
Teilnehmende testen Chatbots, Sprach- und Bild-KI, lernen Datenschutz- und Bias-Risiken einzuordnen und entwickeln Integrationsstrategien für den Arbeitsalltag.
Lerninhalte:

  • Definition, Geschichte und Anwendungsfelder der KI
  • ML und Deep Learning einfach erklärt
  • Prompt Engineering und Textgenerierung
  • Einsatz von KI für Automatisierung und Entscheidungsunterstützung
  • Ethik, Datenschutz und Bias erkennen

Kompetenz: Nach Abschluss setzen Teilnehmende KI-Tools zur Effizienzsteigerung ein, formulieren effektive Prompts, prüfen Ergebnisse kritisch und integrieren KI verantwortungsvoll in Prozesse.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python trifft KI vermittelt Programmiergrundlagen, modulare Struktur und den produktiven Einsatz von KI-Unterstützung beim Coden; Praxisprojekte verbinden Automatisierung, Datenverarbeitung und einfache ML-Workflows.
Fokus auf Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen, Bibliotheken, Fehlerbehandlung und Nutzung von KI-Tools zum Refactoring sowie auf der Erstellung kleiner Projekte.
Lerninhalte:

  • Syntax, Datentypen und Kontrollstrukturen
  • Funktionen, Module und modulare Programmstruktur
  • Listen, Dictionaries und Datenverarbeitung
  • Bibliotheken (math, datetime, json, re) und Fehlerbehandlung
  • KI-gestützte Tools zum Schreiben, Testen und Debuggen; Prompt Engineering fürs Coden

Ergebnis: Teilnehmende planen und schreiben Python-Programme, nutzen Bibliotheken für Datenauswertung, setzen try/except ein und integrieren KI-Assistenz beim Entwickeln und Dokumentieren; die Kompetenz bildet Basis für Data Science und Automatisierung.

Abschluss
Die Kombination aus Scrum Master, Scrum Product Owner, Scaled Scrum, KI und Python schafft ein integriertes Kompetenzprofil: Agiles Leadership, wertorientiertes Produktmanagement, koordinierte Skalierung, technisches Coding und reflektierter KI-Einsatz. So entstehen Teams, die verlässlich liefern, systematisch lernen und produktiven Mehrwert 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.