Seminar Agiles PM - PMI-ACP

Seminarinhalte:

Seminar Agiles Projektmanagement - PMI-ACP® Examens-Vorbereitungskurs in Hannover für die Agile Certified Practitioner  Prüfung (PMI)

Dieses Seminar beinhaltet exklusive Inhalte, die im Rahmen von Forschungsarbeiten an der Leibniz-Fachhochschule (Hannover) von Mike Griffith - Autor des Buches „PMI-ACP Exam Prep“ (mit Genehmigung des Verlages RMC Publications, Inc.) - und Prof. Dr. Lars Baumann mit neuesten Erkenntnissen aus der Anwendung von agilen Methoden entwickelt wurden. Unter Berücksichtigung dieser aktuellen Studienergebnisse zu agilen Praxisprojekten werden Ihnen das notwendige Wissen und relevante Werkzeuge für das agile Projektmanagement vermittelt. Weiterhin bereitet der Kurs die Teilnehmer auf die PMI-ACP-Prüfung vor.

>>Hier geht es zu den Terminen und zur Anmeldung

Zielgruppe: Projekt- und Produktmanager, die Projekte oder Produktentwicklungen mit agilen Methoden umsetzen wollen.

Übergeordnetes Ziel: Erlernen von agilen Werkzeugen und Techniken, sowie Vermittlung von notwendigem Wissen und Kompetenzen für die erfolgreiche Umsetzung von agilen Projekten.

Didaktisches Konzept: Seminar mit einem hohen Anteil an aktivierenden Übungselementen, Tipps und Tricks aus agilen Projekten, Gruppendiskussionen zur Vertiefung von Einzelthemen, agile Fallstudien und Multiple Choice Übungsfragen

Inhalte des Seminars:

  • Grundlagen des Agilen Manifests und der wesentlichen agilen Anwendungspraktiken
  • Grundlagen der verschiedener agiler Ansätze (z.B. SCRUM, XP, Kanban, Feature Driven Devlopment, Test Driven Development)
  • Entwickeln einer agile Produkt-Roadmap
  • Aufgaben- und Kanban-Visualisierung, erzeugen von Informations-Radiatoren
  • Kundenorientierte Priorisierung von Aufgaben und Arbeitspaketen
  • Risikomanagement in Bezug auf offene Arbeitspakete (Backlog)
  • Inkrementelle Entwicklung und Planung von inkrementellen Zyklen
  • Agiles Vertragsmanagement, Grundlagen des Lean-Management
  • Konfliktmanagement mit agilen Teams
  • Informations- und Aufgabenverteilung in verteilten Arbeitsgruppen
  • Burn-down/up Charts zur Projektvisualisierung
  • Anwendung von User-Stories und Rollenmustern für die Anforderungsanalyse
  • Agiles Kommunikationsmanagement
  • Führung und Motivation von agilen Arbeitsgruppen
  • Kultur- und Diversity-Management und virtuelle verteilte Projektgruppen
  • Organisation von Daily-Stand-Ups sowie weitere agile Werkzeuge zur Steigerung der Arbeitsgeschwindigkeit
  • Adaptive Führungsstile und emotionale Intelligence als moderne Führungsinstrumente
  • Brainstorming- und Kreativitäts-Techniken, sowie Coaching und Mentoring von Arbeitsgruppen
  • Planungsinstrumente (Planungspoker, Story-Points und relative Abschätzungsverfahren)
  • Entwicklung und Beschreibung von agilen Business-Cases
  • Problemlösungstechniken (risikoorientierte Entwicklung, agile Verifikation und Validierung)
  • Durchführung von Akzeptanztests mit dem Kunden
  • Varianz und Trendanalyse zur agilen Qualitätssicherung
  • Retrospektiven und Reviews zur agilen Prozessanalyse und Optimierung
  • Ethik-Richtlinien für agile Projekten

Dauer: Das Training wird entweder als 3-tägiges Ganz Tages Training oder in mehreren Nachmittags- oder Abendblöcken mit einem Wochenendtag angeboten. Die Trainingsdauer sind 21 Kontaktstunden (21 PMI-PDUs), die neben der erforderlichen Praxiserfahrung eine notwendige Grundlage für die Anmeldung zur PMI-ACP Prüfung sind.

Trainer: Agiler Coach, Projektmanager, Autor und Professor für internationales Projektmanagement

Kosten: 1.890 Euro zzgl. MwSt pro Teilnehmer(in)

Beinhaltet im Kurs sind:

  • Gedruckter Foliensatz > 400 Folien
  • PMI-ACP Exam Prep Buch von Mike Griffith
  • Fastrack Prüfungssimulations-Software
  • Hot Topics Lernkarten zur PMI-ACP Prüfungsvorbereitungdata:image/jpeg;base64,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