Scrum Master PSM 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban + Scaled Scrum & Python, JavaScript verbindet praxisorientiertes Scrum- und Leadership-Wissen mit Programmierkompetenz; als Scrum Master Experte (PSM 1 + 2), Scrum Agile Leadership & Kanban & Scaled Scrum (PAL 1 & PSK 1 & SPS), KI in Action Python & JavaScript zielt die Maßnahme auf verlässliche Lieferung, Empirie und technische Handlungssicherheit ab.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Konkrete Anwendungsszenarien
Die Kombination bereitet auf operative und übergreifende Rollen vor: Scrum Master, Agile Coach, Product Owner, Teamlead, Technical Product Owner und Junior Developer. Einsatzorte sind Entwicklungs-, Produkt- und IT-Teams sowie skalierten Entwicklungsumgebungen. Vermittelt werden Techniken zur Priorisierung, Backlogpflege, Flow-Management, Moderation und Facilitation sowie praktische Programmierfähigkeiten in Python und JavaScript zur Automatisierung, Datenverarbeitung und Frontend-Interaktion.

  • Wertorientierte Priorisierung und Release-Planung
  • Moderation, Facilitation und Entscheiungsregeln
  • Flow- und Kanban-Metriken zur Vorhersage
  • Integration und gemeinsame Definition of Done
  • KI-unterstützte Code-Entwicklung und Debugging

Scrum Master 1

Einstieg in Scrum, Rollen und Events
Scrum Master 1 vermittelt das empirische Rahmenwerk, die Bedeutung von Werten und den Aufbau eines Sprint-Zyklus mit Sprint Goal, Daily, Review und Retrospektive. Teilnehmende erlernen, wie Product Backlog nach Wert geordnet wird, wie Developers nach Definition of Done liefern und wie der Scrum Master Hindernisse entfernt. Praxiselemente zeigen, wie Transparenz, Inspect & Adapt und Timeboxing täglich wirken.

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

Scrum Master 2

Vertiefung von Accountability und Facilitation
Scrum Master 2 vertieft Werte, Accountabilities und die funktionale Definition of Done als lebenden Qualitätsmaßstab. Teilnehmende lernen professionelle Facilitation, Decision Rules und den Umgang mit der Groan Zone sowie situative Führung und die Abgrenzung von Coaching vs. Mentoring. Fokus liegt auf Outcome-orientierung, Risikoreduzierung und der Pflege eines verbindlichen DoD bei mehreren Teams.

  • Vertiefte Wertearbeit und Entscheidungsfindung
  • Definition of Done als Qualitätshebel
  • Facilitationstechniken und Decision Rules
  • Coaching vs. Mentoring; situative Führung
  • Outcome statt reiner Output-Messung

Scaled Scrum

Skalierung von Arbeit über mehrere Teams
Scaled Scrum behandelt die Zusammenarbeit mehrerer Teams an einem Produkt, gemeinsame Qualitätsmaßstäbe und Integration als festen Teil der Arbeit. Teilnehmende erlernen, wie Releases und Prognosen als Bandbreiten formuliert werden, wie Abhängigkeiten sichtbar gemacht und reduziert werden und wie Vorhersagen auf historischer Lieferfähigkeit beruhen. Integration, Sicherheit und Betriebsfähigkeit sind Teil des Qualitätsmaßstabs.

  • Gemeinsame Definition of Done über Teams
  • Schnittstellen, Abhängigkeiten und Risiko-Management
  • Vorhersagen als Bandbreiten; Release-Planung
  • Integrationstaktiken und kurze Zyklen für Zusammenführung
  • Transparenz über Annahmen und Prognosefaktoren

Scrum Agile Leadership

Führung zur Gestaltung von Rahmenbedingungen
Scrum Agile Leadership konzentriert sich auf das Gestalten von Kontext, nicht auf Anweisung: Erwartungen klären, Hindernisse entfernen, Kompetenzen entwickeln. Teilnehmende lernen, wie sie Selbstverwaltung ermöglichen, Organisationsbremsen erkennen und Führungsverhalten wählen, das Orientierung bietet, ohne Kontrolle auszuüben. Maßnahmen sind strukturell und empirisch begründet und zielen auf nachhaltige Performanceverbesserung.

  • Rahmenbedingungen für Selbstverwaltung
  • Entscheidungen sichtbar machen und absichern
  • Führung als Kontextgestaltung
  • Umgang mit strukturellen Hindernissen
  • Förderung von Lernfähigkeit und Verantwortlichkeit

Scrum mit Kanban

Verbindung von Scrum und Flow-Prinzipien
Scrum mit Kanban zeigt, wie Flussprinzipien den Sprint-Output stabilisieren: Arbeit sichtbar machen, WIP-Grenzen setzen, Durchsatz und Wartezeiten messen. Teilnehmende üben Prognosen auf Basis historischer Daten, optimieren Losgrößen und erkennen Engpässe. Das Product Backlog wird als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte genutzt, um Vorhersagbarkeit und Wert zu steigern.

  • Visualisierung von Arbeit und WIP-Limits
  • Messgrößen: Durchsatz, Lead Time, Cycle Time
  • Backlog-Feinheiten und Losgrößensteuerung
  • Engpassanalyse und Maßnahmenableitung
  • Prognosen basierend auf historischen Ergebnissen

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Praxisorientierte Python-Grundlagen mit KI-Support
Der Kurs vermittelt Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen und Datenstrukturen (Listen, Dictionaries). Teilnehmende planen, strukturieren und debuggen Programme, nutzen Bibliotheken (math, datetime, json, re) und setzen KI-Tools zum Schreiben, Testen und Refaktorieren ein. Einführung in Prompt Engineering hilft, KI gezielt als Programmierhilfe zu nutzen; kleine Projekte festigen das Gelernte.

  • Syntax, Datentypen und Kontrollstrukturen
  • Funktionen, Module und saubere Struktur
  • Arbeiten mit Bibliotheken und Fehlerbehandlung
  • Debugging-Methoden und Testansätze
  • KI-gestützte Tools und Prompt Engineering

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

JavaScript für Web und Interaktion mit KI-Tools
Der Kurs vermittelt JavaScript-Grundlagen: Variablen, Arrays, Objekte, Kontrollstrukturen, Funktionen und DOM-Interaktion. Teilnehmende lernen Debugging, Projektstruktur mit VS Code und den produktiven Einsatz von KI-Tools beim Coden. Fokus liegt auf der Entwicklung interaktiver Frontend-Funktionalität, Wiederverwendbarkeit von Code und der Integration von KI-unterstützten Prozessen.

  • Variablen, Arrays, Objekte und Funktionen
  • Kontrollstrukturen, Schleifen und DOM-Grundlagen
  • Debugging und Entwicklungsumgebung (VS Code)
  • Projektstrukturierung und Best Practices
  • KI-Integration beim Schreiben und Testen von Code

Fachliche Kompetenz zusammenfassend

  • *** Am Ende beherrschen Teilnehmende Scrum in anspruchsvollen Kontexten: verlässliche Sprints, klare Sprint Goals, Backlog-Management, tägliche Steuerung, stabiler Qualitätsmaßstab und nutzbare Inkremente. Sie können Skalierung, Integration und Vorhersage begründen sowie Python- und JavaScript-Grundlagen anwenden und KI-Tools produktiv nutzen, um Automatisierung, Datenverarbeitung und interaktive Anwendungen 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.