Scrum Master PSM 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & Python & KI verbindet praxisnahe Scrum-Vertiefung mit Führungskompetenzen, Skalierungswissen sowie Python- und KI-Grundlagen; Scrum Master Experte (PSM 1 + 2), Scrum Agile Leadership & Scaled Scrum (PAL 1 & SPS), Python trifft KI fördert Empirie, Selbstorganisation und technische Handhabung.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme bereitet auf Rollen wie Scrum Master, Agile Coach, Product Owner und technische Anwender mit KI-Kenntnissen vor. Alltagstaugliche Techniken zur Priorisierung, Sprint-Steuerung, Facilitation und Empirie werden angewendet. Python und KI-Tools ermöglichen Automatisierung, Datenanalyse und Prompt Engineering für Produkt- oder Prozessverbesserungen. Scrum Master Experte (PSM 1 + 2) und Scaled Scrum-Ansätze verbinden Team- und Organisationsarbeit sinnvoll.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt das empirische Rahmenwerk: Werte, Events, Artefakte und die klaren Accountabilities von Product Owner, Developers und Scrum Master. Der Fokus liegt auf Sprint-Takt, Sprint Goal, Product Backlog-Pflege, Daily-Steuerung und der Definition of Done (DoD) als Qualitätsmaßstab. Teilnehmende lernen, wie Transparenz, Inspektion und Anpassung den Arbeitsalltag lenken und Hindernisse zu entfernen sind.

  • Scrum-Grundlagen: Werte, Empirie, Rollen
  • Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Product Backlog-Ordnung und Priorisierung
  • Sprint Goal bilden und verfolgen
  • Definition of Done anwenden

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft Entscheidungsmuster, Facilitation und professionelle Moderation sowie die Pflege einer verbindlichen DoD. Der Kurs schult im Umgang mit Spannungsfeldern, Zielkonflikten und Abhängigkeiten und zeigt, wie Werte Verhalten und Entscheidungen steuern. Teilnehmende entwickeln Fähigkeiten in Coaching, Situationsführung und dem Durchführen gehaltvoller Reviews zur Outcome-Orientierung.

  • Wertebasiertes Entscheiden und Vertrauen
  • Facilitation: Agenda, Decision Rules, Groan Zone
  • Coaching vs. Mentoring in der Praxis
  • DoD als lebender Qualitätsstandard
  • Outcome-orientierte Metriken nutzen

Scaled Scrum

Scaled Scrum vermittelt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern. Schwerpunkt ist ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab, integrierte Arbeit und Vorhersagen mit Bandbreiten, die Risiken und Annahmen offenlegen. Es wird gezeigt, wie Einträge zugeschnitten und Abhängigkeiten sichtbar gemacht werden, damit Teams unabhängig liefern und Integration zur täglichen Praxis wird.

  • Gemeinsame Definition of Done über Teams
  • Schnittstellen, Abhängigkeiten und Zuschnitt
  • Vorhersage mit Bandbreiten und Annahmen
  • Release- und Integrationsplanung über Teamgrenzen
  • Transparente Risikokommunikation

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership rückt Führung als Gestalten von Rahmenbedingungen in den Mittelpunkt: Klarheit schaffen, Entscheidungsräume sichern und Kompetenzen entwickeln. Führung unterstützt selbstverwaltende Teams durch Orientierung, Grenzsetzung und Entfernen von Hürden, ohne ins Wie der Arbeit zu intervenieren. Organisationsstrukturen, Entscheidungswege und Verantwortungszuschriften werden analysiert und handlungsorientiert verbessert.

  • Führung als Rahmengeber, nicht als Dirigent
  • Schaffen von Entscheidungssicherheit und Transparenz
  • Identifikation und Abbau organisatorischer Bremsen
  • Entwicklung von Fähigkeiten und Verantwortungsräumen
  • Stakeholder-Management und Erwartungsklärung

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Begriff, Methoden und Einsatzfelder: Machine Learning, Deep Learning, schwache vs. starke KI sowie ethische Aspekte, Bias und Datenschutz. Praktische Übungen mit Chatbots, Sprach- und Bild-KI sowie Prompt Engineering zeigen, wie KI-Tools Text, Daten und Inhalte unterstützen. Teilnehmende lernen, KI-Ergebnisse kritisch zu prüfen und sicher in Prozesse zu integrieren.

  • KI-Konzepte: ML, DL, Anwendungsfelder
  • Prompt Engineering und Tool-Einsatz
  • Text-, Sprach- und Bild-KI praktisch testen
  • Ethik, Datenschutz und Bias berücksichtigen
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Der Kurs Python trifft KI führt in Python ein und verknüpft Programmierkenntnisse mit KI-gestützten Arbeitsweisen. Teilnehmende lernen Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen, Listen und Dictionaries sowie Bibliotheken (math, datetime, json, re). Fehlerbehandlung, Debugging und modulare Programmstruktur stehen neben dem Einsatz von KI-Tools zum Coden, Testen und Refaktorieren.

  • Grundlagen: Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen
  • Funktionen, Module und saubere Strukturierung
  • Datenstrukturen: Listen, Dictionaries
  • Bibliotheken nutzen und Fehlerbehandlung
  • KI-Tools zum Unterstützen von Coding und Testing

Fachliche Kompetenz nach Abschluss
Teilnehmende kombinieren verlässliche Scrum-Operative (Sprint-Takt, Sprint Goal, DoD, Product Backlog) mit Führungs- und Skalierungsfähigkeiten (Self-Management, gemeinsame Qualitätsmaßstäbe, Release-Planung). Sie können Python-Programme entwickeln, KI sinnvoll einsetzen und Prompts formulieren, um Automatisierung und Analyse in Projekten zu integrieren. So entstehen tragfähige Fähigkeiten für operative Teams und organisationsübergreifende Zusammenarbeit.

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