Scrum Master PSM 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python, HTML, CSS & KI verbindet agile Führungskompetenz, skalierbare Teamarbeit und technische Fertigkeiten; in Scrum Master Experte (PSM 1 + 2), Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), Creative Coding Frontend & KI werden Empirie, Selbstverwaltung und praktische Programmierkenntnisse zur Verbesserung von Produktwert und Arbeitsfluss vermittelt.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Konkrete Anwendungsszenarien: Scrum Master PSM 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python, HTML, CSS & KI qualifiziert für operative und gestaltende Aufgaben in Produktentwicklung, IT-Projektmanagement und Digitalisierungsinitiativen. Teilnehmende wenden empirische Steuerung, Sprint-Ziele, DoD und Flussmessungen an, um Vorhersagbarkeit, Qualität und Release-Fähigkeit zu erhöhen.
Berufliche Perspektiven: Einsatz als Scrum Master, Agile Coach, Teamlead, Product Owner-Support, Python Developer, Frontend-Entwicklerin oder KI-Anwenderin in Marketing, Data-Analytics und Produktteams; Verknüpfung von Prozesskompetenz und technischem Skillset fördert interdisziplinäre Wertschöpfung.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt Grundlagen des empirischen Scrum-Rahmenwerks: Werte, Events, Artefakte und Verantwortlichkeiten in Scrum Master 1 werden praxisnah erläutert.
Inhalte und Fokus: Sprint als Takt, Sprint Planning mit Sprint Goal, Daily zur Steuerung, Review für Feedback, Retrospektive zur Verbesserung; Product Backlog-Ordnung und Definition of Done schaffen Transparenz. Lernziele und fachliche Kompetenz zielen auf das Formulieren von Sprint-Zielen, Planen von Sprint-Arbeit und Steuern des Fortschritts.

  • Empirie und Werte im Alltag
  • Rollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Events: Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement
  • Commitments: Product Goal, Sprint Goal, Definition of Done

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft Zusammenspiel von Werten, Accountabilities und der Definition of Done; Scrum Master 2 stärkt Coaching-, Moderations- und Moderationstechniken für komplexe Kontexte.
Inhalte und Fokus: Umgang mit Zielkonflikten, Abhängigkeiten und mehreren Teams; die DoD als lebender Qualitätsstandard; Facilitation und Decision Rules, Navigation durch Groan Zones. Lernziele: Outcome statt Output, metrisches Arbeiten und nachhaltiges Anwenden von Empirie.

  • Vertiefte Scrum-Werte und Accountabilities
  • Definition of Done als Qualitätshebel
  • Facilitation und Entscheidungsregeln
  • Coaching vs. Mentoring, Moderationstechniken
  • Skalierung: gemeinsame DoD für mehrere Teams

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership zeigt, wie Führung Rahmenbedingungen gestaltet, statt zu dirigieren; der Kurs betont situative Führung zur Stärkung von Selbstverwaltung.
Inhalte und Fokus: Klare Ziele, Entscheidungsräume und verlässliche Informationsflüsse; Führung als Kontextgestaltung, Erwartungen klären, Hindernisse adressieren und Kompetenzentwicklung fördern. Lernziele und fachliche Kompetenzen umfassen das Erkennen struktureller Bremsen und das Gestalten von verlässlich liefernden Teams.

  • Gestaltung von Rahmenbedingungen
  • Klarheit in Zielen und Entscheidungsrechten
  • Unterstützung statt Einmischung
  • Ursachenanalyse für Verzögerungen
  • Maßnahmen zur Stärkung der Selbstverwaltung

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Scrum-Events mit Flussprinzipien, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu verbessern; Scrum mit Kanban fokussiert Sichtbarkeit und Bandbreitenprognosen.
Inhalte und Fokus: Sichtbarmachen von Arbeit, Regeln für Beginn/Progress/Abschluss, Flussmetriken (Durchsatz, Lead/Waiting Time), Losgrößenmanagement und Umgang mit Engpässen. Lernziele: Product Backlog als geordneter Wegweiser, Prognosen als Bandbreiten und datenbasierte Anpassungen.

  • Flussmessungen und Durchsatz
  • Begrenzung paralleler Arbeit (WIP Limits)
  • Product Backlog als Wertorientierung
  • Prognosen basierend auf historischen Daten
  • Maßnahmen gegen Engpässe und Übergaben

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Künstliche Intelligenz, Machine Learning-Grundlagen, Prompt Engineering und ethische Aspekte; KI Grundlagen und praktische Anwendungen stärkt sichere Integration von KI in Arbeitsprozesse.
Inhalte und Fokus: Definition und Geschichte der KI, schwache vs. starke KI, Tools für Text- und BildKI, Automatisierung, Datenschutz und Bias, sowie Best Practices für Integration und Reflexion von Chancen und Risiken. Lernziele: KI-Tools einsetzen, Prompts formulieren und Ergebnisse kritisch bewerten.

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

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python-Kurs verbindet Programmiergrundlagen mit KI-gestützten Arbeitsmethoden; Python vermittelt strukturiertes, modulares Denken für Automatisierung und Datenverarbeitung.
Inhalte und Fokus: Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen, Listen und Dictionaries, Bibliotheken, Fehlerbehandlung, Debugging, kleine Praxisprojekte und Einsatz von KI-Tools zum Coden und Refaktorieren. Lernziele: eigenständiges Planen, Schreiben und Testen von Programmen.

  • Syntax, Variablen, Datentypen
  • Bedingungen, Schleifen, Funktionen
  • Datenstrukturen: Listen, Dictionaries
  • Bibliotheken und Modulnutzung
  • Fehlerbehandlung, Debugging, kleine Projekte

Webprogrammierung HTML, CSS, SASS, Bootstrap Masterclass

Die Masterclass vermittelt semantisches HTML, responsives CSS, SASS-Workflow und Bootstrap-Anpassung; Fokus liegt auf wartbarem und barrierefreiem Frontend-Code.
Inhalte und Fokus: HTML5-Struktur, CSS3-Layout (Box-Modell, Flexbox, Grid), Media Queries für Mobile-First, SASS-Features, Bootstrap-Komponenten und Projektorganisation. Lernziele: komplette responsive Webprojekte umsetzen und Best Practices anwenden.

  • Semantisches HTML und SEO-Basics
  • CSS3: Box-Modell, Flexbox, Grid
  • Responsive Design und Media Queries
  • SASS: Variablen, Mixins, Partials
  • Bootstrap: Grid, Komponenten, Utilities

Abschlusskompetenz
Die Maßnahme führt zu vernetzten Fähigkeiten: Scrum-Prozesssicherheit (Sprint Goal, DoD, Product Backlog), situative Führung, Flussoptimierung mit Kanban, sowie praxisnahe Kenntnisse in KI, Python und modernem Frontend. Teilnehmende können Empirie anwenden, technische Lösungen entwickeln und beides miteinander verbinden, um verlässliche, wertorientierte Lieferungen zu realisieren.

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