哈佛大学定量分析课程：数据科学、统计学、机器学习等

哈佛大学开设了许多定量分析相关的课程，以下是一些示例：

1. 数据科学基础：介绍了数据科学的基本概念和技能，包括数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化等方面。

2. 统计学基础：介绍了统计学的基本概念和技能，包括概率、假设检验、置信区间和回归分析等方面。

3. 机器学习：介绍了机器学习的基本概念和技能，包括监督学习、无监督学习和深度学习等方面。

4. 优化方法：介绍了优化方法的基本概念和技能，包括线性规划、非线性规划和整数规划等方面。

5. 时间序列分析：介绍了时间序列分析的基本概念和技能，包括时间序列模型、滤波和预测等方面。

以上课程均为哈佛大学开设的定量分析相关课程，涵盖了数据科学、统计学、机器学习、优化方法和时间序列分析等多个方面。这些课程可以帮助学生掌握相关技能，为未来的工作和研究打下坚实的基础。