Scrum Master PSM 1 & Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI verbindet agile Führung, Flow-Optimierung und programmiertechnische Grundlagen: In Scrum Master PSM 1 & Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI (auch Scrum Master Basic (PSM 1), Scrum with Kanban (PSK 1), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen) lernen Teilnehmende, Empirie, Flusssteuerung und KI-gestützte Automatisierung praxisnah zu verknüpfen.
Praxisbezug und berufliche PerspektivenDie Maßnahme richtet sich an Fach- und Führungskräfte, Product Owner, Scrum Master, Entwicklerinnen und IT-Akteure, die agile Praxis mit Flussoptimierung und Programmierskills verbinden wollen.
Angewandt werden Techniken zur Sprint-Steuerung, Vorhersage mit historischen Daten, Product Backlog-Pflege, sowie Python- und JavaScript-Programmierung ergänzt durch KI-Tools und Prompt Engineering.
Berufliche Einsatzfelder: Agile Teamführung, Release-Planung, Product Management, Frontend- und Python-Entwicklung, Automatisierung und KI-Integration im Arbeitsalltag.
Scrum Master 1 vermittelt die Anwendung des empirischen Scrum-Rahmens im Tagesgeschäft; Teilnehmende erlernen die Rolle des Scrum Masters zur Förderung von Empirie und Team-Effektivität.
Der Kurs Scrum Master 1 behandelt Werte, Rollen (Product Owner, Developers, Scrum Master), Events mit Timeboxen und die Artefakte inklusive Commitments wie Product Goal, Sprint Goal und DoD. Praxisnahe Übungen zur Moderation, Hindernisbeseitigung und Coaching stärken die Fähigkeit, ein verlässliches Sprint-Takt zu etablieren.
- Scrum-Prinzipien, Werte und empirische Anpassung
- Rollenverantwortung und Zusammenarbeit im Scrum Team
- Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review, Retrospektive
- Product Backlog-Pflege und Priorisierung nach Wert
- Definition of Done (DoD) und Qualitätssicherung
Scrum mit Kanban
Scrum mit Kanban zeigt, wie Kanban-Prinzipien den Arbeitsfluss im Scrum-Team verlässlicher machen und Vorhersagen verbessern.
Im Kurs Scrum mit Kanban lernen Teilnehmende, Arbeit sichtbar zu machen, WIP-Grenzen zu setzen und Durchsatz sowie Wartezeiten zu messen. Prognosen als Bandbreiten auf Basis historischer Daten werden erklärt und mit Release-Planung gekoppelt. Teams entwickeln klare Regeln für Beginn, Fortschritt und Abschluss und handeln selbstverwaltend, um Vorhersagbarkeit und Lieferfähigkeit zu erhöhen.
- Visualisierung von Arbeit und WIP-Grenzen
- Durchsatz, Lead Time, Cycle Time als Messgrößen
- Product Backlog als geordnete Darstellung von nächsten Schritten
- Anpassung von Losgrößen und Entzerrung von Übergaben
- Selbstorganisation und Verabredungen im Alltag
KI Grundlagen und praktische Anwendungen
Der Kurs KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt konzeptionelles und praktisches Wissen zu KI, ML und ethischen Aspekten für den beruflichen Einsatz.
Teilnehmende im Kurs KI Grundlagen und praktische Anwendungen erlernen grundlegende KI-Begriffe, Unterschiede zwischen schwacher und starker KI, Einsatzfelder für Text-, Bild- und Daten-KI sowie den Umgang mit Bias, Datenschutz und Ethik. Praktische Übungen mit Chatbots, Bild-KI und Prompt Engineering zeigen, wie KI-Tools Aufgaben automatisieren, Texte generieren und Daten analysieren; Reflexion und Best Practices begleiten die Integration in Prozesse.
- Grundkonzepte von KI, ML und Deep Learning
- Einsatzfelder: Textgenerierung, Bild- und Sprach-KI, Datenanalyse
- Prompt Engineering und Formulierung effektiver Anfragen
- Datenschutz, Bias und ethische Bewertung
- Praxisübungen mit KI-Tools und Integrationsstrategien
KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python
Der Kurs KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python vermittelt Python-Grundlagen mit Fokus auf praktische KI-gestützte Arbeitsmethoden.
Teilnehmende in KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python lernen Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen und Datenstrukturen kennen und setzen sie in kleinen Projekten um. Bibliotheken und Fehlerbehandlung werden genutzt; KI-Tools unterstützen beim Schreiben, Testen und Refaktorisieren von Code. Die Verbindung von Programmierlogik und Prompt Engineering fördert automatisierte Datenverarbeitung und Analysen.
- Variablen, Datentypen, Operatoren und Kontrollstrukturen
- Schleifen, Funktionen und Modularisierung
- Listen, Dictionaries und Datenverarbeitung
- Bibliotheken, Fehlerbehandlung und Debugging
- Einsatz von KI-Tools beim Coden und Prompt-Optimierung
Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI
Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI legt den Fokus auf JavaScript für interaktive Anwendungen und den produktiven Einsatz von KI im Frontend-Umfeld.
Im Kurs Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI erlernen Teilnehmende Syntax, Datentypen, Kontrollflüsse, Arrays und Objekte sowie grundlegende DOM-Interaktion und Debugging-Techniken. Der praktische Einsatz von KI-Tools beim Testen und Optimieren von Code sowie die Strukturierung von Projekten in einer IDE bzw. Code-Editor wird vermittelt. Ergebnis ist die Fähigkeit, dynamische, benutzernahe Webkomponenten zu entwickeln und KI sinnvoll einzubinden.
- JavaScript-Grundlagen: Variablen, Typen, Operatoren
- Kontrollstrukturen, Schleifen und Funktionen
- Arrays, Objekte und einfache Datenmodellierung
- DOM-Interaktion, Event-Handling und Debugging
- KI-gestützte Tools für Codequalität, Tests und Prompt-Nutzung
Abschließend verbindet die Gesamtheit der Kurse in Scrum Master PSM 1 & Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI (auch Scrum Master Basic (PSM 1), Scrum with Kanban (PSK 1), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen) agile Führung, Flussoptimierung und Programmierkenntnisse, sodass Teilnehmende Empirie-driven Arbeiten etablieren, verlässliche Vorhersagen treffen und KI-gestützt Lösungen entwickeln. Kontinuerlig werden Verantwortlichkeiten geklärt, Arbeit sichtbar gehalten und technische Skills zur Automatisierung aufgebaut.
Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.