Вебинар «Полезные десерты без сахара и муки»
35 просмотров за последнюю неделю.
-
Тематика
-
ФорматСамостоятельно
Вебинары в записи
Обучение в ЛК на сайте автора -
ДоступВ день начала обучения
-
Уровень сложностиБазовый
- Последнее обновление: 28.12.2020
- О вебинаре
- Особенности
Если вы адепт ЗОЖ, занимаетесь изготовлением десертов на заказ и хотите научиться готовить raw-десерты и торты без использования муки и сахара, то это вебинар поможет вам понять технологию такой выпечки.
Под наставничеством создателя Raw-студии, приверженца здорового питания и популярного кулинарного блогера Марии Бенну, вы освоите тонкости и нюансы здоровой кулинарии и сможете побаловать себя, друзей и своих клиентов вкусными, и главное полезными сладостями.
На вебинаре Марии Бенну «Полезные десерты без сахара и муки», вы узнаете:
- Обзор инструментов и ингредиентов для приготовления ЗОЖ-десертов в домашних условиях.
- Почему RAW десерты такие популярные в ЗОЖ-питании.
- Десять распространенных ошибок при приготовлении ЗОЖ-десертов.
- Какими ингредиентами можно заменить вредные добавки и жиры в десертах.
- Советы и рекомендации от профессионального кулинара по организации бизнеса на приготовлении полезных десертов.
Все чему вы научитесь, очень просто и не требует каких-то специальных знаний. Немного практики и вскоре на вашем столе будут настоящие ЗОЖ-шедевры, которые обязательно понравятся членам семьи и станут неотъемлемым атрибутом любого праздника.
Особенности учебного процесса
-
ФорматСамостоятельно
Вебинары в записи
Обучение в ЛК на сайте автора -
ДоступВ день начала обучения
-
Уровень сложностиБазовый
-
Когда вы будете учитьсяВ любой день в любое время
-
СопровождениеЛично автором
-
Техническая поддержкаВ рабочее времяЭлектронная почта
-
Год выхода2020 Последнее обновление: 28.12.2020
Отзывы о вебинаре «Полезные десерты без сахара и муки»
Редакция ИнфоХит не несет ответственности за содержание отзывов, результаты обучения индивидуальны.
Размещая отзыв или комментарий, вы соглашаетесь с правилами и даёте согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями.