Rôti de porc au cidre et ses légumes. (16 votes), (6), (614) Plat moyen 1 h 10 m 1127 kcal Ingrédients: 1 petit rôti de porc Du cidre doux Du fécule de maïs Des champignons de Paris Une dizaine de petites pommes de terre 4 carottes du thym sel p... Roti de porc aux pistaches avec sa sauce moutarde (4 votes), (49) Plat moyen 1 h 15 m 1109 kcal Ingrédients: Le Marché: 1 roti de porc ( environ 1 kg) 25 pistaches ( plus au moins suivant vos goûts) 40 cl de crème fraîche 3 CàS de moutarde ( ce... Rôti de porc facile en cocotte-minute (2 votes), (53) Plat facile 15 min 25 min Ingrédients: 1 rôti de porc dans la noix de 600 g 1 cuillerée à soupe d'huile d'olive 2 gousses d'ail 1 gros oignon émincé 1 boîte de pulpe de tomates en dés 1 pe... Rôti de porc au lait épicé (1 vote), (47) Plat facile 30 min 2 heures Ingrédients: 1 rôti de porc dans le filet, 1 kg 1 litre de lait Épices: 1 cuillère à café de fleur de macis (enveloppe de la noix de muscade), 5 gousses de card... Rôti de porc au porto blanc (1 vote), (4) Plat facile 1 h 45 m 659 kcal Ingrédients: 800 g de rôti de porc 150 g d'olives noires 200 g de lardons 800 g de pommes de terre 4 gros champignons de Paris 2 petites boites de concentré de to... (1 vote), (39) Plat facile 1 heure 1 heure Ingrédients: 1 rôti de porc d'environ 1 kg, 1 bouteille de cidre doux ou brut thym et laurier, 3 clous de girofle, 1 oignon blanc et 1 oignon rouge, du gros sel...
Une recette de plat proposée par Fanfan14 Recette de cuisine 0. 00/5 0. 0 / 5 ( 0 votes) 1 Commentaires 30 Temps de préparation: 30 minutes Temps de cuisson: 2h Difficulté: Facile Ingrédients ( 4 personnes): 1 rôti de porc de 1, 2 kgs 300 gr de champignons de Paris 600 gr de pommes de terre 1 oignon 2 gousses d'ail 2 feuilles de laurier Herbes de Provence 3 cuillères à soupe de crème fraîche 1 cuillère à soupe de moutarde 1 cuillère à café de miel Huile d'olive Sel poivre Préparation: Émincer les champignons et l'oignon. Éplucher les pommes de terre et les couper en gros morceaux. Dans une cocotte allant au four, faire revenir l'oignon dans l'huile d'olive. Saler et poivrer le rôti, faire des entailles et y introduire les gousses d'ail émincées. Faite revenir le rôti sur toutes les faces dans la cocotte quelques minutes. Ajouter les pommes de terre, l'herbe de Provence et les feuilles de laurier et prolonger la cuisson de 5 minutes. Dans un bol, mélanger la crème fraîche, la moutarde et le miel.
Parsemer de thym 10 min avant la fin de la cuisson. Servir, c'est prêt! Bon appétit 🙂
un grand merci pour cette piqûre de rappel ma lolo!! gros bisous Voilà qui me met l'eau à la bouche de bon matin! je crois que j'ai trouvé mon plat pour le repas familial du 1 er novembre, je multiplierai les quantités car nous erons au moins 11 mais c'est simple et ça a l'air très bon! bonne semaine Un très bon plat dont on ne se lasse pas! Bonne journée Je ne doute pas du régal! Bisous Un plat simple mais toujours apprécié. Bon lundi. Bises Un beau plat bien appétissant! Bon lundi un super plat réconfortant bise Ce site utilise Akismet pour réduire les indésirables. En savoir plus sur comment les données de vos commentaires sont utilisées. Blogueuse culinaire depuis 2008, je vous invite à découvrir mes recettes du quotidien pour la plupart gourmandes, parfois légères, parfois festives mais toujours simples et à la portée de tous & toutes! N'hésitez pas à me rejoindre sur les réseaux sociaux et à laisser une trace de votre passage, cela fait toujours plaisir! En savoir plus Lauren Ferrié, alias "Lolo", une Toulousaine passionnée qui partage avec vous depuis 2008 mes recettes du quotidien et ma passion pour la cuisine!
En 2001, le MIT en faisait l'une des dix technologies émergentes qui devaient changer le monde au XXIe siècle. Le data mining se base pourtant sur des techniques qui existent depuis longtemps. Qu'est-ce qui a changé? Les capacités de stockage et de calcul offertes par l'informatique moderne, la constitution de gigantesques bases de données par les entreprises ou encore l'apparition de logiciels puissants et accessibles. Suivant la « prophétie » du MIT, le data mining est sorti des laboratoires de recherche pour entrer dans le monde des entreprises. À quoi ça sert et comment ça fonctionne? Exploration de données méthodes et modèles du data mining technique. Le data mining rend les données intelligibles. Aussi appelé fouille de données ou exploration de données, il se base sur des méthodes automatiques ou semi-automatiques, et il utilise un ensemble d'algorithmes issus de disciplines scientifiques diverses telles que les statistiques, l'intelligence artificielle ou l'informatique. Selon des critères définis au préalable, il permet de découvrir des corrélations et d'identifier des modèles, ou patterns, dans de grands ensembles de données.
Ce processus peut résoudre rapidement des problèmes qui prenaient auparavant beaucoup de temps à résoudre manuellement. Quels sont les types d'algorithmes en data mining? Le logiciel d'exploration de données analyse les relations et les modèles des données de transaction stockées en fonction des demandes des utilisateurs. Plusieurs types de logiciels d'analyse peuvent être utilisés: statistiques, apprentissage automatique et réseaux de neurones. Quels sont parmi ces termes les facteurs de succès du data mining? Exploration de données. Méthodes et modèles du data mining. Plusieurs facteurs rentrent en ligne de compte dans la réussite d'un projet Data mining. Cependant, le facteur de succès principal est la personnalisation des rapports vendeurs/clients, autrement dit la gestion de la relation client par des moyens statistiques et chiffrés. Comment Peut-on exploiter des données? Data mining: La collecte de données peut être effectuée manuellement ou à l'aide d'un logiciel tel que Flint. La collecte manuelle des données est aussi simple que de demander une adresse e-mail au moment de l'achat.
Autrefois grâce à la CNIL et aujourd'hui plus encore avec le Règlement général sur la protection des données (RGPD), les citoyens-consommateurs européens disposent de droits pour protéger leur vie privée et garder la maîtrise de leurs informations. Le data mining se base sur des données nominatives qui permettent de créer un profil complet des individus, de leurs goûts et de leurs comportements. Quelles que soient les personnes potentiellement visées par votre démarche (clients mais aussi salariés, partenaires, etc. ), vous devez les informer de l'utilisation faite de leurs données et leur donner la possibilité de refuser totalement ou partiellement cette utilisation. Data mining : quel potentiel pour l'analyse de données ?. Vous êtes aussi responsable de la sécurisation de ces données. Le RGPD pose donc un cadre légal qui permet d'éviter les dérives. Une telle réglementation ne doit pas être vue comme un frein par les entreprises, mais plutôt comme la régulation d'un secteur encore naissant et de ce fait immature. En somme, la RGPD instaure de nouvelles bases vers une utilisation raisonnée des données, pour créer une relation entreprise-utilisateurs plus saine et transparente.
Aujourd'hui, la fouille de données concerne l'ensemble des secteurs d'activité dès lors qu'il y a suffisamment de données à explorer. Par où commencer? Cartographiez toutes vos données accessibles, assurez-vous qu'elles sont fiables et définissez une problématique claire à étudier. Quelle infrastructure technique? Les données collectées peuvent être stockées et gérées sur des serveurs physiques ou dans le cloud. Plus la problématique étudiée est complexe, plus il faudra de données. Exploration de données méthodes et modèles du data mining examples. Plus la taille de la base de données est importante et les requêtes complexes et nombreuses, plus un système puissant est requis. Quel logiciel de data mining? Le marché est dominé par de gros acteurs comme SAS avec sa solution Enterprise Miner, IBM avec SPSS ou encore Microsoft avec Microsoft Analysis Services. Pour une entreprise qui s'initie à ces méthodes d'analyse et choisit une version basique, le prix d' une application de data mining démarre autour de 15 000 euros. Ce prix monte avec la puissance du système d'information.
Tant que vous appliquez la bonne logique et posez les bonnes questions, vous pouvez tirer des conclusions susceptibles de transformer votre entreprise. Cet article est originellement paru dans les colonnes de, propriété de Techtarget, également propriétaire du MagIT. Pour approfondir sur Intelligence Artificielle et Data Science Process mining: Pega absorbe EverFlow Par: Gaétan Raoul Process mining: Microsoft met la main sur Minit Process mining: les premiers pas d'Appian Satisfaction client: Socio Data Management parie sur la simulation Par: Gaétan Raoul
Une fois que ces données ont été travaillées et que des statistiques ont pu être établies, les administrateurs de boutiques en ligne peuvent dresser une liste de facteurs clés de succès à exploiter et mettre en œuvre différentes stratégies. Ainsi, le data mining vise à: Segmenter les marchés Analyser le contenu des paniers Dresser des profils d'acheteurs types Calculer le prix des produits Établir des pronostics Déterminer la durée des contrats Analyser la demande Identifier les erreurs dans les processus de ventes Les différentes méthodes du data mining Pour pouvoir extraire les données pertinentes à une entreprise parmi leur abondance, différentes méthodes sont mises en œuvre. Ces techniques se basent sur l'identification de liens logiques entre différents motifs et tendances, afin d'établir des statistiques. Exploration de données méthodes et modèles du data mining style. Détection des données aberrantes ( Outlier Detection): dans le domaine des statistiques, les données aberrantes sont des observations ou des valeurs qui sont qualifiées de « distantes ».