Scrum Product Owner PSPO 1+2 & Agile Leadership & Python, JavaScript & KI verbindet Produktverantwortung, Führungskompetenz und technische Praxis. In Scrum Product Owner PSPO 1+2 & Agile Leadership & Python, JavaScript & KI (Product Owner Experte (PSPO1 + 2), Scrum Agile Leadership (PAL 1), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen) lernen Teilnehmende, wie Vision, Backlog und KI-unterstützte Entwicklung zusammenwirken, um wirkungsorientierte Produkte zu liefern.
Praxisbezug und berufliche PerspektivenDie Maßnahme verknüpft Product Ownership, Agile Leadership und Programmierkenntnisse (Python, JavaScript) mit praktischer KI-Anwendung.
Einsatzszenarien: Priorisierung von Backlogs, Evidence Based Management, Release-Planung mit Unsicherheitsbandbreiten, automatisierte Datenanalyse und prompt-basiertes Prototyping.
Berufliche Perspektiven umfassen Product Owner, Agile Coach, IT-Developer mit KI-Kenntnissen, Data Analyst und digitale Transformationsrollen.
Scrum Product Owner 1 vermittelt, wie Produktverantwortung konsequent auf Wertschöpfung ausgerichtet wird und wie eine klare Produktvision überprüfbare Ziele ergibt.
Themen: Product Vision, Product Backlog als einzige Quelle geplanter Vorhaben, Beschreibung von Backlog-Einträgen mit Nutzenfokus sowie wahrscheinlichkeitbasierte Vorhersagen und Release-Planung.
Kernelemente:
- Formulierung einer Produktvision und Ableitung überprüfbarer Ziele
- Backlog-Pflege mit klaren Akzeptanzkriterien
- Priorisierung nach erwartbarem Nutzen, Risiken und Abhängigkeiten
- Prognosen mit Bandbreiten und Offenlegung von Annahmen
- Evidence Based Management zur Verbindung von Zielen und Kennzahlen
Scrum Product Owner 2
Scrum Product Owner 2 vertieft die Ausrichtung auf Wirkung statt Umfang und zeigt, wie Backlog-Strategie, Stakeholder-Management und organisatorische Hebel zusammenspielen.
Der Kurs behandelt Abstimmung mit Kunden, Einbindung von Feedback und die Übersetzung von Strategie in nachvollziehbare Schritte im Backlog; dabei wird das Prodcut Backlog als lebendes Steuerungsinstrument genutzt.
Kernelemente:
- Messbare Wirkung definieren und validieren
- Stakeholder-Kommunikation und Erwartungen managen
- Systematische Backlog-Formulierung für nachvollziehbare Ergebnisse
- Analyse von Organisationsstrukturen, Governance und Budgetierung
- Evidence Based Management zur datenbasierten Kurskorrektur
Scrum Agile Leadership
Scrum Agile Leadership fokussiert Zusammenarbeit, Selbstverwaltung und situative Führung, damit Scrum Teams Verantwortung tragen und Entscheidungen treffen.
Behandelt werden Rahmenbedingungen für Selbstverwaltung, Rollenverständnis zwischen PO, Developer und Scrum Master, sowie Führung als Kontextgestaltung statt Anweisung.
Kernelemente:
- Klarheit über Entscheidungsräume und Verantwortlichkeiten
- Förderung transparenter Informationsflüsse und Verbindlichkeit
- Interventionen, die Orientierung geben ohne Autonomie zu nehmen
- Identifikation und Reduktion organisatorischer Bremsen
- Ableitung konkreter Maßnahmen zur Verbesserung von Tempo und Qualität
KI Grundlagen und praktische Anwendungen
Der Kurs vermittelt Grundkonzepte von KI, ML und Deep Learning sowie den produktiven Einsatz von KI-Tools für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung.
Teilnehmende erlernen Prompt Engineering, testen Chatbots, Sprach- und Bild-KI und reflektieren ethische Aspekte, Datenschutz und Bias, um KI verantwortungsvoll in Prozesse zu integrieren.
Kernelemente:
- Grundbegriffe: schwache vs. starke KI, ML, Deep Learning
- Praktische Übungen mit Text-, Bild- und Analyse-Tools
- Prompt Engineering und Evaluation von Ergebnissen
- Datenschutz, Bias und ethische Bewertung
- Integration von KI in Arbeitsprozesse und Change-Ansätze
KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python
Python-Kurs verbindet grundlegende Programmierkonzepte mit KI-gestützten Arbeitsmethoden; Teilnehmende planen, schreiben und strukturieren Programme für Automatisierung und Analyse.
Inhalte umfassen Variablen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen, Listen und Dictionaries, Bibliotheken, Fehlerbehandlung, Debugging sowie Einsatz von KI-Tools beim Coden und Refactoring.
Kernelemente:
- Aufbau modularer Programme und Nutzung gängiger Bibliotheken
- Umgang mit try/except, Debugging-Methoden und sauberen Strukturen
- Einsatz von KI zur Code-Generierung, Überprüfung und Optimierung
- Praktische Projekte: Quiz, Mini-Rechner, Datenauswertung
- Prompt Engineering für produktive Code-Unterstützung
Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI
JavaScript-Kurs vermittelt Frontend-relevante Programmierprinzipien, DOM-Interaktion und moderne Entwicklungspraxis ergänzt um KI-Tools zur Effizienzsteigerung.
Teilnehmende lernen Variablen, Bedingungen, Schleifen, Funktionen, Arrays und Objekte sowie Debugging und Projektstrukturierung; zusätzlich wird gezeigt, wie KI beim Schreiben, Testen und Verbessern von Webcode hilft.
Kernelemente:
- JavaScript-Syntax und algorithmisches Denken
- DOM-Grundlagen, Browser-Interaktion und Event-Handling
- Fehleranalyse, Debugging und Best Practices für Projekte
- Einsatz von KI-Werkzeugen zur Code-Assistenz und Qualitätssicherung
- Vorbereitung auf weiterführende Frameworks und API-Integration
Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.