Scrum Master PSM 1 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python, JavaScript & KI verbindet agiles Arbeiten mit skalierter Zusammenarbeit, Kanban-Flow und praxisorientierter Programmierung. In Scrum Master Basic (PSM 1), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen geht es um verlässliche Ergebnisse, empirische Anpassung und den gezielten Einsatz von KI in Entwicklungsprozessen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme adressiert Rollen wie Scrum Master, Agile Coach, Product Owner, Teamlead und Entwickler*innen, die Empirie, Skalierung und KI kombinieren wollen.
Anwendungsfelder sind Produktentwicklung, Release-Planung, Integrationsmanagement, Automatisierung und datengetriebene Entscheidungsunterstützung.
Fähigkeiten wie Backlog-Pflege, Qualitätsmaßstab-Definition, Prognosen als Bandbreiten, Flussoptimierung mit Kanban sowie Python- und JavaScript-Programmierung mit KI-Unterstützung sind unmittelbar einsetzbar.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt, dass Scrum ein empirisches Rahmenwerk ist und wie Sprint, Events und Artefakte zielgerichtet genutzt werden.
Teilnehmende erlernen das Formulieren eines klaren Sprint Goals, die Pflege des Product Backlogs und die Anwendung der Definition of Done zur Qualitätssicherung.
Sie üben Coaching, Moderation und das Entfernen von Hindernissen, um Selbstorganisation und tägliche Steuerung (Daily) zu fördern.

  • Empirie, Sprint, Events
  • Product Backlog und Priorisierung
  • Definition of Done und Commitments
  • Coaching des Teams und Moderationstechniken
  • Stakeholder-Feedback auswerten und Outcome fokussieren

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern, und wie ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab entsteht.
Schwerpunkte sind Abhängigkeitsmanagement, Integration in kurzen Zyklen, Vorhersagen als Bandbreiten und Veröffentlichungsplanung über Teamgrenzen hinweg.
Teilnehmende lernen, Prognosen transparent zu kommunizieren, Integrationsrisiken sichtbar zu machen und Entscheidungen zur Reihenfolge nach Wirkung und Risiko zu treffen.

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab
  • Integration, Sicherheit und Leistung
  • Abhängigkeits- und Risiko-Management
  • Prognosen und Release-Planung
  • Organisationale Voraussetzungen für Skalierung

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Sprint-Zyklen mit Flussmessung, um Durchsatz, Warte- und Bearbeitungszeiten zu optimieren und Engpässe zu beseitigen.
Die Ausbildung zeigt, wie Product Backlog-Einträge so zugeschnitten werden, dass Teams unabhängig arbeiten und Vorhersagen auf realen Daten beruhen.
Selbstverwaltende Teams treffen Absprachen zu Work-in-Progress, Losgrößen und Übergaben, lesen Metriken und leiten Maßnahmen zur Verbesserung ab.

  • Sichtbarmachung des Flusses
  • WIP-Grenzen und Losgrößen
  • Durchsatz und Durchlaufzeit messen
  • Backlog als geordnete Schritte
  • Anpassung von Prognosen an Realität (Prognosen entstehn)

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen erklärt Konzepte von Machine Learning und Deep Learning, Einsatzfelder und ethische Fragestellungen wie Bias und Datenschutz.
Praxisnahe Übungen zu Text-, Sprach- und Bild-KI, Prompt Engineering und der Integration von KI-Tools für Automatisierung und Entscheidungsunterstützung stehen im Zentrum.
Teilnehmende lernen, KI-Ergebnisse kritisch zu prüfen, Chancen und Risiken abzuwägen und KI sicher in Arbeitsprozesse zu integrieren.

  • Definitionen, Geschichte und Anwendungsfelder
  • Maschinelles Lernen, Deep Learning
  • Prompt Engineering und Tool-Nutzung
  • Ethik, Datenschutz, Bias
  • Chatbots, Bild- und Sprach-KI testen

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Der Python-Kurs verbindet Grundlagen der Sprache mit KI-gestützten Arbeitsmethoden; Variablen, Kontrollstrukturen und Datenstrukturen werden praktisch angewendet.
Fokus liegt auf modularem Code, Fehlerbehandlung, Bibliotheken und kleinen Projekten zur Automatisierung und Datenanalyse, unterstützt durch KI-Tools.
Teilnehmende planen, schreiben und refaktorieren Programme, nutzen Prompt-Techniken zur Code-Generierung und entwickeln reproduzierbare, gut strukturierte Lösungen.

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen
  • Schleifen, Funktionen, Module
  • Listen, Dictionaries, Bibliotheken
  • Debugging, try/except, saubere Struktur
  • KI-gestützte Entwicklung und Prompting

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

JavaScript und KI vermitteln Web-orientierte Programmierkonzepte, DOM-Interaktion und die Entwicklung dynamischer, interaktiver Oberflächen mit KI-Unterstützung.
Teilnehmende lernen Arrays, Objekte, Funktionen, Debugging und Projektstrukturierung in VS Code sowie die produktive Nutzung von KI-Tools beim Testen und Optimieren.
Der Kurs bereitet auf Frontend-Entwicklung, API-Integration und datengetriebene Visualisierung vor und zeigt, wie KI die Qualität und Effizienz in der Praxis steigert.

  • Variablen, Arrays, Objekte
  • Kontrollstrukturen, Funktionen
  • DOM, Browser-Interaktion
  • Debugging und Projektstruktur
  • KI-Tools zur Code-Optimierung und Tests

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