Scrum Master PSM 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban + Scaled Scrum & Python verbindet praxisnahe Scrum-Ausbildung mit Führungskompetenz, Kanban-Flow, Skalierung und Python-Grundlagen; als Scrum Master Experte (PSM 1 + 2), Scrum Agile Leadership & Kanban & Scaled Scrum (PAL 1 & PSK 1 & SPS), Python trifft KI fördert empirisches Arbeiten und technische Anwendbarkeit.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die Scrum operationalisieren und technische Automatisierung einsetzen wollen.
Teilnehmende erlernen empirische Steuerung, Backlog- und Sprintorientierung sowie Flussoptimierung mit Kanban und erhalten Python-Kompetenzen für Automatisierung, Datenaufbereitung und KI-gestützte Unterstützung.

  • Einsatz als Scrum Master, Agile Coach, Product Owner oder Python Developer
  • Übergang in Data & AI-gestützte Prozesse
  • Verbesserung von Release-Planung, Vorhersage und Integrationsarbeit

Scrum Master 1

Scrum Master 1 legt die Basis: Scrum als empirisches Rahmenwerk mit klaren Rollen und Events.
Der Kurs erklärt Product Backlog, Sprint Goal, Daily, Review und Retrospektive sowie Artefakte mit ihren Commitments. Teilnehmer lernen, den Sprint-Takt zu gestalten, Transparenz zu schaffen und Werte in Entscheidungen einzubeziehen.

  • Scrum-Grundprinzipien, Empirie und Werte
  • Rollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Events: Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Artefakte und Commitments (Product Goal, Sprint Goal, Defintion of Done)
  • Praktische Backlog-Pflege und Sprintplanung

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft Accountabilities, Qualitätsmaßstäbe und professionelle Facilitation.
Fokus liegt auf Selbstverwaltung, der lebenden Definition of Done und situationsgerechter Führung. Teilnehmende entwickeln Fähigkeiten in Moderation, Decision Rules und dem Umgang mit Groan Zone, um Outcome statt bloßem Output zu sichern.

  • Vertiefung der Scrum Values und Accountabilities
  • Gestaltung und Pflege der Definition of Done
  • Facilitation-Techniken und Entscheidungsregeln
  • Coaching versus Mentoring, situative Führung
  • Metrisches Arbeiten zur hypothesengetriebenen Verbesserung

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern.
Der Kurs vermittelt gemeinsamen Qualitätsmaßstab, Integrationszyklen, Abhängigkeitsmanagement und Prognosen als Bandbreiten. Planung und Release-Strategie beruhen auf beobachteter Lieferfähigkeit und transparenten Annahmen.

  • Gemeinsame Definition of Done und Integrationsregeln
  • Schnittstellen, Abhängigkeiten und Risikomanagement
  • Release-Planung mit Bandbreiten und Annahmen
  • Arbeitsteilung zur Minimierung von Blockaden
  • Transparente Prognosen und Publikationsplanung

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership konzentriert sich auf Rahmenbedingungen, Führung als Gestaltung und Stärkung von Selbstverwaltung.
Teilnehmende lernen, Entscheidungen zu erleichtern, Entscheidungsräume zu sichern und organisatorische Bremsen wie Reporting oder Budgetierung zu adressieren. Führung versteht sich als Kontextgestaltung, nicht als Detailsteuerung.

  • Strukturierung von Verantwortlichkeiten und Entscheidungsräumen
  • Erkennen und Beseitigen organisatorischer Hindernisse
  • Unterstützung von Fähigkeiten und Klarheit statt Mikromanagement
  • Förderung von Vertrauen, Offenheit und empirischer Reflexion
  • Umsetzung von Outcome-Orientierung in Führungspraxis

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Flow- und Pull-Prinzipien mit Scrum-Events zur Steigerung der Vorhersagbarkeit.
Der Kurs zeigt, wie Work-in-Progress begrenzt, Durchsatz gemessen und Engpässe adressiert werden. Backlog-Management orientiert sich an Wert, Risiko und Fluss. Prognosen basieren auf historischen Daten und Flussmetriken.

  • Visualisierung von Arbeit und Limits für parallele Aufgaben
  • Metriken: Durchsatz, Lead Time, Wait Time
  • Anpassung von Losgrößen und Schnittstellen
  • Backlog-Schnitt und wertorientierte Priorisierung
  • Maßnahmen zur Erhöhung der Vorhersagbarkeit

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python trifft KI vermittelt Programmiergrundlagen, Datenverarbeitung und den sinnvollen Einsatz von KI-Tools beim Coden.
Teilnehmende planen, schreiben und debuggen strukturierte Skripte, nutzen Bibliotheken und nutzen KI zur Unterstützung beim Testen und Refactoring. Prompt Engineering wird eingeführt, um KI-gestützte Entwicklungsprozesse effektiv zu nutzen.

  • Variablen, Datentypen, Bedingungen und Schleifen
  • Funktionen, Module, Listen und Dictionaries
  • Fehlerbehandlung mit try/except und Debugging-Techniken
  • Bibliotheken für Mathe, JSON, Regex und Datenauswertung
  • KI-Tools für Code-Assistenz, Testing und Prompt Engineering

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