Scrum Master PSM 1+2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI verbindet praxisorientierte Scrum-Expertise mit Skalierung, Kanban-Integration und modernen Programmier- und KI-Fähigkeiten; als Scrum Master Experte (PSM 1 + 2), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen zielt die Maßnahme auf verlässliche Lieferung, technische Umsetzung und verantwortungsvolle KI-Nutzung.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Weiterbildung bereitet auf operative und strategische Rollen vor: Scrum Master, Agile Coach, Release-Manager, Teamlead, Entwickler mit KI-Kompetenz.
In realen Kontexten werden Sprintplanung, Backlog-Ordnung, Integration über Teams, Flussoptimierung mit Kanban sowie Automatisierung und Prototyping mit Python/JavaScript angewendet.
Einsatzgebiete: Produktentwicklung, IT-Betrieb, Data- und KI-Projekte; Verbindung von empirischem Vorgehen, Quality Gates und pragmatichem Einsatz von KI-Tools für Effizienz und Entscheidungsunterstützung.

Scrum Master 1

Einstieg in Scrum als empirisches Rahmenwerk; Einführung in Werte, Events, Artefakte und Accountabilities.
Teilnehmende erlernen, wie das Sprint Goal entsteht, wie das Product Backlog nach Wert geordnet wird und wie Daily, Review und Retrospektive den Sprint steuern.
Lernschwerpunkte:

  • Scrum-Grundsätze und Empirie
  • Product Backlog-Ordnung und Priorisierung
  • Sprint Planning und Sprint Goal
  • Daily Scrum und Inspect & Adapt
  • Definition of Done, Inkrement und Transparenz

Scrum Master 2

Vertiefung der Rolle des Scrum Masters und der Scrum-Werte; Fokus auf Facilitation, Coaching und Umgang mit Zielkonflikten.
Die Teilnehmenden gestalten lebendige Definition of Done, helfen Selbstverwaltung zu etablieren und führen Teams durch die Groan Zone zu belastbaren Entscheidungen.
Lernschwerpunkte:

  • Wertebasiertes Entscheiden und Vertrauen
  • Professionelle Moderation und Decision Rules
  • Coaching vs. Mentoring und Situationsführung
  • Qualitätssicherung und lebende DoD
  • Umgang mit Abhängigkeiten und Spannungssituationen

Scaled Scrum

Skalierung mehrerer Teams an einem Produkt: gemeinsamer Qualitätsmaßstab, Integration und Vorhersagen über Teamgrenzen hinweg.
Inhalte zeigen, wie Einträge zugeschnitten werden, Abhängigkeiten sichtbar gemacht und Prognosen als Bandbreiten formuliert werden, um verlässliche Releases zu planen.
Lernschwerpunkte:

  • Gemeinsame Definition of Done und Integrationsregeln
  • Schnittstellen, Abhängigkeiten und Unabhängigkeit der Teams
  • Release-Planung mit Bandbreiten und Annahmen
  • Transparenz über Risiken und Lieferfähigkeit
  • Vorgehensweisen zur frühen und häufigen Integration

Scrum mit Kanban

Verbindung von Scrum und Kanban zur Verbesserung des Flusses, der Vorhersagbarkeit und der Durchlaufzeiten.
Der Kurs zeigt, wie Work-in-Progress begrenzt, Durchsatz gemessen und Engpässe identifiziert werden, um Verzögerungen zu reduzieren und Vorhersagen zu stützen.
Lernschwerpunkte:

  • Visualisierung des Flusses und WIP-Limits
  • Metriken: Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten
  • Product Backlog als geordnete Darstellung nächster Schritte
  • Anpassung von Losgrößen und Schnittstellen
  • Maßnahmen gegen Engpässe und kontinuierliche Verbesserung

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Einführung in KI, Machine Learning und Deep Learning mit Schwerpunkt auf praktischer Anwendung, Ethik, Datenschutz und Bias.
Teilnehmende lernen Prompt Engineering, Einsatz von Text-, Sprach- und Bild-KI, sowie Integration von KI-Tools zur Automatisierung und Entscheidungsunterstützung.
Lernschwerpunkte:

  • Grundbegriffe: KI, ML, Deep Learning, schwache vs. starke KI
  • Prompt Engineering und Tool-Einsatz
  • Ethik, Bias und Datenschutz in KI-Projekten
  • Praxis: Chatbots, Text- und Bild-KI, Datenanalyse
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse und Reflexion von Risiken

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Praxisorientierte Einführung in Python mit Fokus auf Datenverarbeitung, Automatisierung und KI-unterstütztem Entwickeln.
Teilnehmende erlernen Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen, Bibliotheken, Debugging und Einsatz von KI-Tools zum Schreiben und Refaktorieren von Code.
Lernschwerpunkte:

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen und Schleifen
  • Funktionen, Module und saubere Programmstruktur
  • Listen, Dictionaries und JSON-Verarbeitung
  • Bibliotheken (math, datetime, json, re) und Fehlerbehandlung
  • KI-gestützte Tools, Prompting für Programmierhilfe und kleine Projekte

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

Einführung in JavaScript für Web-Interaktion, DOM, Event-Handling und moderne Frontend-Prozesse kombiniert mit KI-gestützter Entwicklung.
Teilnehmende üben Variablen, Bedingungen, Funktionen, Arrays/Objekte, Debugging, VS Code-Projektstruktur und KI-unterstützte Codeverbesserung.
Lernschwerpunkte:

  • JavaScript-Grundlagen: Datentypen, Bedingungen, Schleifen
  • Funktionen, Arrays, Objekte und Modularität
  • DOM-Interaktion und Browser-Entwicklung
  • Debugging, Tooling und Projektstruktur in VS Code
  • Nutzung von KI-Tools beim Schreiben, Testen und Optimieren von Webcode

Zusammenfassende Kompetenzen
Nach Abschluss beherrschen Teilnehmende empirische Arbeitsweisen in Scrum, halten Qualität mit einer verlässlichen Definition of Done, skalieren Zusammenarbeit und optimieren Flow mit Kanban.
Technisch sind sie in der Lage, mit Python und JavaScript produktiv zu entwickeln, KI-Tools verantwortungsvoll einzusetzen und Ergebnisse kritisch zu bewerten; sie bringen die Kompetenzen mit, um Scrum Master Experte (PSM 1 + 2) und technische Umsetzungen wirkungsvoll zu verbinden.

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