Scrum Master PSM 2 & Scaled Scrum & Python, HTML, CSS & KI (auch bekannt als Scrum Master Advanced (PSM 2), Scaled Scrum (SPS), Creative Coding Frontend & KI, KI Grundlagen) verbindet vertiefte Agile-Kompetenzen mit praktischer KI- und Webprogrammierausbildung, um Teams, Integration und Automatisierung wirksam zu gestalten.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verknüpft Scrum-Leadership mit Skalierung, Softwareentwicklung und KI-Anwendungen.
Anwendbar in Produktentwicklung, IT-Projektmanagement, Digital-Teams und Innovationsprojekten; fördert Rollen wie Scrum Master, Agile Coach, Python Developer, Frontend-Entwicklerin und KI-Anwenderin.
Teilnehmende setzen Definition of Done, Product Backlog-Strategien und Integrationstechniken unmittelbar in Release-Planung, Prognosen mit Bandbreiten und Automatisierungsprozesse um.

Scrum Master 2

Der Kurs vertieft Werte, Accountabilities und die Wirksamkeit von Scrum in anspruchsvollen Situationen.
Teilnehmende erlernen, wie Scrum Values Entscheidungen und Verhalten steuern, wie Product Goal und Sprint Goal klare Ausrichtung schaffen und wie die Definition of Done als lebender Qualitätsstandard Risiken reduziert.

  • Zusammenspiel von Werten, Rollen (PO, Developers, SM) und Verantwortung
  • Entwicklung und Pflege einer gemeinsamen Definition of Done
  • Facilitation: Agenda, Decision Rules, Umgang mit der Groan Zone
  • Selbstverwaltung stärken: Entscheidungsräume, klare Ziele, Informationsflüsse
  • Coaching vs. Mentoring, Hindernisse erkennen und entfernen

Der Scrum Master coacht Teams in Empirie, schützt Selbstorganisation und gestaltet Rahmenbedingungen statt zu diktieren; dieser Kurs adressiert reale Spannungsfelder und lösungsorientierte Interventionen.

Scaled Scrum

Der Kurs erklärt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern, und wie ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab Integration sicherstellt.
Fokus auf Schnittstellen, Abhängigkeiten, Release-Planung und verlässliche Vorhersagen als Bandbreiten; Prognosen berücksichtigen historische Ergebnisse, Annahmen und Integrationsrisiken.

  • Gemeinsame Definition of Done über Teamgrenzen hinweg
  • Zuschnitt von Arbeit zur Reduktion von Abhängigkeiten
  • Integration in kurzen Zyklen, frühzeitige Sichtbarmachung von Risiken
  • Veröffentlichungplanung mit Bandbreiten und expliziten Annahmen
  • Organisatorische Leitplanken für skalierbares Zusammenwirken

Teilnehmende lernen, wie man Transparenz über Risiken schafft, Erwartungen realistisch steuert und skalierung nicht als Zusatzaufwand, sondern als geordnetes Zusammenwirken gestaltet.

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs vermittelt Grundkonzepte, praktische Nutzung und kritische Bewertung von KI-Tools im beruflichen Alltag.
Inhalte reichen von Geschichte und Definition über Machine Learning und Deep Learning bis zu Prompt Engineering, Datenschutz und Bias; praxisübungen mit Chatbots, Bild- und Sprach-KI sind integriert.

  • Grundkonzepte: KI, ML, Deep Learning, schwache vs. starke KI
  • Einsatz von KI-Tools für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung
  • Prompt Engineering und Erstellung effektiver Prompts
  • Ethische Aspekte, Datenschutz, Bias und Risikobewertung
  • Interaktive Tests: Chatbots, Bild-/Sprach-KI, Best Practices zur Integration

Absolventinnen können KI-Tools gezielt einsetzen, Ergebnisse kritisch prüfen und KI-gestützte Prozesse in Arbeitsabläufe integrieren; Awareness für ethische Fragestellungen wird gestärkt.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Der Kurs vermittelt praxisorientiert Python-Grundlagen verbunden mit KI-gestützten Arbeitsmethoden zur Automatisierung und Datenverarbeitung.
Teilnehmende planen, schreiben und strukturieren Programme, nutzen Bibliotheken und Debugging-Techniken und setzen KI-Tools zum Schreiben und Refaktorieren ein.

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen (if/else), Schleifen (for/while)
  • Funktionen, Parameter, Rückgabewerte, Modularisierung
  • Datenstrukturen: Listen, Dictionaries; Arbeiten mit json, datetime, re
  • Fehlerbehandlung (try/except), Debugging-Methoden und saubere Struktur
  • Praxisprojekte: Quiz, Mini-Rechner, Datenauswertung; Einsatz von Prompt Engineering für Codehilfe

Die Teilnehmenden entwickeln die Fähigkeit, Python zur Automatisierung, Analyse und als Basis für weiterführende ML-Themen zu nutzen; KI-unterstütztes Coding erhöht Effizienz und Codequalität trotz gelegentlicher integartion-Herausforderungen.

Webprogrammierung HTML, CSS, SASS, Bootstrap Masterclass

Der Kurs vermittelt moderne Frontend-Techniken für responsive, barrierefreie und wartbare Webseiten mit SASS und Bootstrap.
Schwerpunkte sind semantisches HTML, CSS-Layout (Box-Modell, Flexbox, Grid), Mobile-First-Design sowie Präprozessoren und Framework-Anpassung.

  • HTML5-Struktur, Semantik und SEO-Basics
  • CSS3: Selektoren, Kaskade, Vererbung, Box-Modell
  • Flexbox, Grid und Media Queries für responsive Layouts
  • SASS/SCSS: Variablen, Nesting, Mixins, Partials; Bootstrap 5 Komponenten und Grid
  • Projektstruktur, Best Practices, Abschlussprojekt: vollständige responsive Webseite

Absolventinnen können Designvorgaben technisch umsetzen, modulare Stylesheets pflegen und Bootstrap anpassen; die erlernte Frontend-Kompetenz ergänzt Python- und KI-Fähigkeiten für moderne Digitalprojekte.

Gesamtkompetenz
Die Kombination aus Scrum Master PSM 2 & Scaled Scrum & Python, HTML, CSS & KI (Scrum Master Advanced (PSM 2), Scaled Scrum (SPS), Creative Coding Frontend & KI, KI Grundlagen) schafft ein Skillset für wirksame Teamführung, skalierte Integration, KI-gestützte Automatisierung und saubere Frontend-Implementierung; Teilnehmende entwickeln Fähigkeiten, die messbaren Produktwert und nachhaltige Lieferfähigkeit sichern.

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