包括金融经济领域的主流研究方法：因果推断、空间计量模型、社会网络分析、DEA模型、SAS金融定价、风险管理建模等。
每门课程中都有主讲老师最新研究成果作为范例，方法与实际范例结合，侧重方法的讲解，更注重方法在论文写作中的应用。

介绍的研究软件包括：Stata、R语言、Matlab、Eviews、SPSS、AMOS、Crystal Ball、MySQL、Power BI、Python等。
本模块中的课程适合实证研究的初学者，课程中的软件操作部分，强调手把手教学，零基础也可以快速掌握操作方法，并运用到实证分析中。
本模块中的Python课程轻松易学，可以有效解决实证研究中的数据收集清洗工作。

本模块是研究工具（初级）的延伸，除Python、Stata、R语言、Crystal、Ball的高级应用，还加入了DSGE在论文中的应用，以及Tableau数据分析实战内容。

课程侧重SSCI/SCI和中文核心期刊论文的写作与发表。课程目的在于帮助指导高校老师、在校硕博研究生提高核心期刊论文发表率。
同时添加基金/课题申报课程，为没有申报经验和青年教师和博士学者分享成功申报经验与技巧。

课程内容包含：经济、金融、保险、风险管理、量化投资、区块链、财务建模等经管各学科前沿研究发展内容，讲师均为各专业领域中的知名专家。
课程内容是对课堂基础知识的深化提高，注重介绍的是当前中国，甚至世界经济金融领域中值得关注的问题。除了前沿问题的介绍，还有金融实务知识的案例应用。

课程侧重管理学常用研究工具、研究方法，主要包括SPSS、AMOS、PYTHON等常用工具，同时也包含管理学理论、企业组织理论、企业管理案例、电子商务企业数据分析等管理学理论与实践研究方向的内容。

本课程以Python最热门的应用领域基础为目标，设计强延展性的课程大纲。由易到难，逐步升级。课程内容从Python基础开始，不仅讲授每一个Python本身的基础知识点，包括数据结构、函数与模块、文件操作、异常处理、Numpy和Pandas数据分析。还将结合有趣的小案例进行实践，涵盖学习网络爬虫、数据分析、机器学习、深度学习等课程所需的所有Python基础知识。