Scrum Master PSM 1+2 & Scrum Kanban & Python & KI (auch bekannt als Scrum Master Experte (PSM 1 + 2), Scrum with Kanban (PSK 1), Python trifft KI, KI Grundlagen) verbindet agiles Arbeiten, Kanban-Flow, Python-Programmierung und praxisnahe KI-Anwendungen, um Teilnehmende für rollenübergreifende Verantwortung und datengetriebene Entscheidungen zu befähigen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme richtet sich an Scrum Master, Product Owner, Entwicklerinnen und Fachkräfte, die Empirie, Flow-Optimierung und KI praktisch verbinden wollen.
Anwendungsszenarien: Sprint-Planung mit empirischer Prüfung, Release-Prognosen auf Basis von Durchsatz und Wartezeiten, Automatisierung von Routineaufgaben mit KI-Tools und Python-Skripten.
Berufliche Perspektiven: Scrum Master, Agile Coach, Product Owner, Python Developer, Data Analyst, KI-Anwenderin in Produktteams und Digitalisierungsprojekten.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 führt in das empirische Rahmenwerk Scrum ein und legt Grundlagen für wertorientierte Teamarbeit.
Teilnehmende erlernen die Rollen Product Owner, Developers und Scrum Master, die Bedeutung von Sprint, Daily, Review und Retrospektive sowie Artefakte wie Product Backlog, Sprint Backlog und Inkrement.

  • Empirie: beobachten, auswerten, anpassen
  • Werte als Entscheidungsbasis
  • Sprint Goal formulieren und verfolgen
  • Backlog-Pflege und Priorisierung
  • Definition of Done anwenden

Die Inhalte fördern Fähigkeit zur Moderation, Hindernisbeseitigung und täglichen Steuerung; Scrum Master 1 legt die Basis für verlässliche Takte und sichtbare Ergebnisse.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft Werte, Accountabilities und die Anwendung der Defintion of Done als Qualitätshebel.
Schwerpunkt liegt auf Selbstverwaltung, Facilitation, Decision Rules und Umgang mit Konflikten sowie situationsgerechter Führung ohne Steuerung des Wie.

  • Wertegeleitete Entscheidungen und Vertrauen
  • Definition of Done als lebender Standard
  • Professionelle Moderation und Groan Zone-Methodik
  • Coaching vs. Mentoring abgrenzen
  • Metriken für Outcome statt nur Output nutzen

Nach dem Kurs können Teilnehmende komplexe Spannungsfelder lösen, Rahmenbedingungen gestalten und Scrum in anspruchsvollen Umgebungen stabil halten.

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Flow-Prinzipien mit Scrum-Events, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu erhöhen.
Fokus liegt auf Sichtbarkeit der Arbeit, Limits für parallele Arbeit, Messgrößen wie Durchsatz und Zykluszeit sowie auf realistischer Prognosebildung als Bandbreiten.

  • Arbeit visualisieren und WIP-Limits setzen
  • Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten messen
  • Product Backlog als geordnete Darstellung der nächsten Schritte
  • Prognosen auf Basis historischer Daten erstellen
  • Engpässe erkennen und Losgrößen anpassen

Teilnehmende lernen, wie sie Releases planen, Erwartungen anpassen und ein nachhaltiges Arbeitssystem etablieren, in dem Fluss, Qualität und Vorhersagbarkeit zusammenwirken.

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Dieser Kurs vermittelt Künstliche Intelligenz, Machine Learning-Grundlagen und den produktiven Einsatz von KI-Tools im Arbeitsalltag.
Inhalte reichen von Definition und Geschichte über schwache vs. starke KI bis zu Prompt Engineering, Ethik, Datenschutz und Bias-Analyse.

  • Grundkonzepte von KI, ML und Deep Learning
  • Einsatz von KI-Tools für Text, Bild und Datenanalyse
  • Prompt Engineering und effektive Fragestellungen
  • Datenschutz, Bias und ethische Aspekte
  • Interaktive Übungen mit Chatbots und Bild-KI

Ergebnis: Teilnehmende können KI-Tools gezielt einsetzen, Ergebnisse kritisch interpretieren und Chancen sowie Risiken für Prozesse und Produkte einordnen.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python trifft KI: praxisorientierte Programmierung kombiniert mit KI-gestütztem Entwickeln, Debugging und Automatisierung.
Vermittelt werden Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen, Bibliotheken und Fehlerbehandlung sowie Nutzung von KI-Assistenz beim Coden.

  • Datentypen und Variablen (String, int, float, bool)
  • if/else, for- und while-Schleifen, Funktionen und Module
  • Listen, Dictionaries und JSON-Verarbeitung
  • Bibliotheken: math, datetime, statistics, re, json
  • Debugging, try/except und Verwendung von KI-Tools beim Refactoring

Teilnehmende planen, schreiben und testen eigene Programme, nutzen KI zur Unterstützung beim Schreiben von Code und bauen kleine Projekte zur Automatisierung und Datenanalyse auf.

Abschlusskompetenzen und Transfer
Nach Abschluss der gesamten Maßnahme beherrschen Teilnehmende Scrum Master-Fähigkeiten (PSM 1+2), können Scrum mit Kanban integrieren, verstehen KI-Grundlagen und schreiben Python-Code zur Unterstützung von Automatisierung und Analyse.
Die Verbindung von Empirie, Flow-Optimierung, Coding und KI schafft die Grundlage, um Produktentscheidungen datenbasiert zu treffen, Lieferfähigkeit zu erhöhen und Innovationen im Arbeitskontext sicher und ethisch einzuführen.

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