Scrum Master PSM 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python verbindet praxisnahe Scrum-Expertise mit Leadership- und Flussorientierung sowie programmiertechnischer Kompetenz. In Scrum Master Experte (PSM 1 + 2), Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), Python trifft KI steht die verlässliche Lieferung von nutzbaren Ergebnissen und die praktische Anwendung von Empirie im Arbeitsalltag im Fokus.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Teilnehmende setzen Scrum Master PSM 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python unmittelbar in Produktteams, IT-Projekten und agilen Organisationen ein. Die Kombination fördert Fähigkeiten für Scrum Master, Agile Coach, Product Owner-Unterstützung und Entwicklerrollen mit Fokus auf Delivery, Flow-Optimierung und Automatisierung. Verbindung zu realen Kontexten: Sprint-Planung, Release-Prognosen, Flussmessung, Kodereviews und KI-gestützte Automatisierung.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt Grundlagen des empirischen Scrum-Rahmenwerks und die Rolle des Scrum Masters für Team-Effektivität. Teilnehmende lernen, wie kurze Timeboxes, transparente Artefakte und klar definierte Events zu verlässlichem Takt, täglicher Steuerung und überprüfbaren Ergebnissen führen.
Sie verstehen Product Backlog, Sprint Goal und die Definition of Done als Commitments, die Ausrichtung, Fokus und Qualität sichern. Die praktische Anwendung umfasst Coaching, Moderation und Hindernisbeseitigung.

  • Scrum-Grundsätze und Werte
  • Events: Sprint, Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement
  • Sprint Goal bilden und verfolgen
  • Coaching und Moderationstechniken

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft Entscheidungsdynamiken, Accountabilities und die Entwicklung verbindlicher Qualitätsstandards. Der Kurs erklärt, wie Werte Verhalten steuern, wie die Definition of Done Risiken mindert und wie mehrere Teams gemeinsame Qualitätsleitplanken nutzen.
Teilnehmende üben Facilitation, Decision Rules und Navigieren durch die Groan Zone, um belastbare Ergebnisse zu erzielen, ohne Selbstverwaltung auszuhebeln. Ergebnis: souveräne Moderation, metrics-basierte Hypothesenarbeit und gezieltes Coaching.

  • Wertebasiertes Entscheiden
  • Definition of Done gestalten und pflegen
  • Facilitation-Methoden und Decision Rules
  • Umgang mit Groan Zone
  • Coaching vs. Mentoring

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership fokussiert Führung als Rahmengestaltung: Orientierung geben, Entscheidungsräume klären und Hürden entfernen. Führung wird als Ermöglicherin von Selbstverwaltung dargestellt; Interventionen sind situationsgerecht, nicht dirigistisch.
Der Kurs beleuchtet organisatorische Bremsen, Schnittstellen und Verantwortungszuschnitte, damit Teams Entscheidungen nahe an der Arbeit treffen und die Konsequenzen tragen. Teilnehmende erlernen, wie Führungskräfte Erwartungen auf Outcome statt Detailsteuerung ausrichten.

  • Führung als Rahmengestaltung
  • Klarheit über Ziele und Entscheidungsrechte
  • Identifikation organisatorischer Hemmnisse
  • Situative Interventionen und Coaching
  • Maßnahmen zur Stärkung der Selbstverwaltung

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban zeigt, wie Flussprinzipien Vorhersagbarkeit und Stabilität erhöhen, ohne Scrum-Events zu ersetzen. Schwerpunkt ist Sichtbarkeit von Arbeit, Limitieren paralleler Arbeiten und Messen von Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten zur Engpassanalyse.
Teilnehmende lernen, wie das Product Backlog als geordnete Darstellung wirksamer Schritte genutzt wird, wie Prognosen als Bandbreiten entstehen und wie Losgrößen und Übergaben angepasst werden. Ergebnis ist ein Arbeitssystem, das Fluss fördert und Lieferfähigkeit erhöht.

  • Visualisierung von Arbeit und WIP-Limits
  • Messgrößen: Durchsatz, Lead Time, Wartezeiten
  • Product Backlog als Flusssteuerung
  • Prognosen als Bandbreiten
  • Maßnahmen gegen Engpässe und Übergaben

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Der Python-Kurs verbindet programmiertechnische Grundlagen mit KI-gestützten Arbeitsmethoden: Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen sowie Listen und Dictionaries werden praxisnah vermittelt. Teilnehmende planen, entwickeln und debuggen kleine, modulare Programme.
Es wird gezeigt, wie Bibliotheken (math, datetime, json, re) genutzt werden, wie Fehler mit try/except gehandhabt und wie KI-Tools beim Schreiben, Testen und Refaktorieren unterstützen. Einführung in Prompt Engineering rundet die Arbeitsweise mit KI ab.

  • Grundlagen: Datentypen, Bedingungen, Schleifen
  • Funktionen, Module und saubere Struktur
  • Datenstrukturen: Listen, Dictionaries
  • Fehlerbehandlung und Debugging (try/except)
  • KI-Tools, Refactoring und Prompt Engineering

Fachliche Kompetenzen und Transfer
Die Maßnahme vermittelt die Fähigkeit, Scrum so anzuwenden, dass Sprint-Ziele klar formuliert, Arbeit geplant und der Fortschritt täglich gesteuert wird. Qualitätssicherung über die Definition of Done, Nutzung empirischer Reviews und kontinuierliche Verbesserungen sind Kernkompetenzen. In Verbindung mit Kanban werden Fluss, Durchsatz und verlässliche Prognosen operationalisiert.
Die Python-Komponente ergänzt technisches Können: eigene Skripte entwickeln, Daten verarbeiten und KI zur Effizienzsteigerung nutzen. So entsteht ein praxisfähiges Kompetenzprofil für agile Rollen, technische Mitarbeit und datengetriebene Entscheidungen.

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