数据科学与人工智能 QS 2026 学科排名数据：全球分布与头部院校指标
2026 年 QS 世界大学学科排名中，数据科学与人工智能（Data Science and Artificial Intelligence）这一学科共有 201 所院校上榜，覆盖 37 个国家/地区。该学科是 QS 60 个学科分榜之一，其全球格局可从国家/地区分布与名次区间分布两方面来看。
全球上榜院校的分布格局
从国家/地区分布来看，美国以 41 所上榜院校遥遥领先，是第二名英国（22 所）的近两倍。中国大陆和澳大利亚并列第三，各有 13 所院校上榜。随后是印度和西班牙各 8 所，加拿大、意大利、马来西亚各 7 所，中国香港特别行政区有 6 所。
值得关注的是，上榜院校数量前十的国家/地区中，既有美国、英国、加拿大、澳大利亚等传统留学目的地，也有中国大陆、印度、马来西亚等亚洲新兴力量。这一分布说明数据科学与人工智能学科的发展不再局限于少数发达国家，而是呈现出全球多点开花的态势。
排名区间的分布特征
从排名区间来看，前 10 名有 10 所院校，前 20 名有 20 所，前 30 名有 30 所，前 50 名有 50 所，前 100 名有 100 所。这些数字本身说明排名在 1 到 100 之间是连续分布的，没有出现断档。
但值得注意的是，确定在前 150 名以内的院校有 100 所，另有 101 所院校 QS 只公布 101–200 名次区间，其名次区间跨过第 150 名，既不能算进前 150 名，也不能说在第 150 名以外。而排名 151 到 200 的区间内没有院校上榜，排名 201 到 300 的区间也没有院校上榜。也就是说，确定在前 150 名以内的院校有 100 所，另有 101 所院校只公布 101–200 名次区间，这一档的名次没有细分到第 150 名这一边界。
这一分布特征对按专业选校的读者有重要含义：这份榜单共 201 所院校上榜，其中 101 所院校 QS 只公布 101–200 名次区间，它们仍在榜上，只是名次区间没有细分到第 150 名这一档。榜单的覆盖范围本身就是一个重要的筛选信号。
头部院校的指标差异
排名第 1 的院校是麻省理工学院（MIT）。在 QS 学科排名中，综合得分由学术声誉、雇主声誉、论文引用等分项指标加权计算而来。从得分分布来看，综合得分在 90 分及以上的院校有 11 所，80 到 89 分的有 24 所，70 到 79 分的有 15 所。这些分档只统计了公布了综合得分的院校。
这一得分分布说明，在公布了综合得分的院校中，得分在 70 分及以上的院校共有 50 所。201 所上榜院校中，公布综合得分的有 50 所，未公布综合得分的有 151 所；未公布分数不代表得分低，也不代表被移出榜单，这些院校仍在榜上。换句话说，综合得分的分档只覆盖公布了分数的 50 所院校，其余 151 所院校未公布综合得分，不能据此推断它们的得分水平。这与许多其他学科排名中常见的“长尾”分布截然不同——数据科学与人工智能学科的入围门槛本身就很高。
从排名与得分的关系来看，前 10 名院校中公布了综合得分的 10 所，得分范围是 90.4 到 98.0；前 20 名院校中公布了综合得分的 20 所，得分范围是 83.3 到 98.0；前 30 名院校中公布了综合得分的 30 所，得分范围是 80.7 到 98.0。这些范围只统计了公布了综合得分的院校。前 50 名院校中公布了综合得分的 50 所，得分范围是 76.0 到 98.0；综合得分只公布给排名靠前的一部分院校，排名 51 到 100 的院校没有公布综合得分，无法据此判断其得分。
| 学科排名 | 院校 | 国家/地区 | 学术声誉 | 雇主声誉 | 论文引用 | 综合得分 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Massachusetts Institute of Technology (MIT) | 美国 | 100 | 100 | 93.4 | 98 |
| 2 | Stanford University | 美国 | 96.3 | 98.3 | 96.2 | 96.4 |
| 3 | National University of Singapore (NUS) | 新加坡 | 99.6 | 95.8 | 93.1 | 96.2 |
| 4 | Nanyang Technological University, Singapore (NTU Singapore) | 新加坡 | 95.6 | 92.4 | 94 | 94 |
| 5 | Carnegie Mellon University | 美国 | 99.2 | 87.4 | 94.4 | 93.9 |
| 6 | University of California, Berkeley (UCB) | 美国 | 91.9 | 93.1 | 98.6 | 93.2 |
| 6 | University of Oxford | 英国 | 92 | 95.8 | 96.8 | 93.2 |
| 8 | Harvard University | 美国 | 89.9 | 99.3 | 91.5 | 92.8 |
| 9 | University of Cambridge | 英国 | 91.9 | 95.6 | 88.6 | 91.4 |
| 10 | Tsinghua University | 中国内地 | 87.5 | 88.9 | 91.2 | 90.4 |
| 11 | ETH Zurich | 瑞士 | 90.3 | 90.9 | 91.7 | 90.2 |
| 12 | Peking University | 中国内地 | 86.1 | 88.3 | 91.7 | 89 |
| 13 | University of Toronto | 加拿大 | 84.6 | 86.6 | 89.7 | 86 |
| 14 | University of California, Los Angeles (UCLA) | 美国 | 81.8 | 87.2 | 89 | 85 |
| 15 | EPFL – École polytechnique fédérale de Lausanne | 瑞士 | 86.7 | 86.2 | 85.1 | 84.9 |
| 15 | Imperial College London | 英国 | 85.8 | 82 | 88.9 | 84.9 |
| 17 | Princeton University | 美国 | 80.4 | 86.7 | 93.1 | 84.2 |
| 18 | The University of Hong Kong | Hong Kong SAR, China | 80.9 | 83.4 | 92.8 | 83.7 |
| 19 | University of Washington | 美国 | 82.2 | 80.8 | 92.6 | 83.6 |
| 20 | Yale University | 美国 | 85.2 | 86.7 | 82.7 | 83.3 |
按国家/地区看头部院校分布
从国家/地区上榜院校数来看，美国以 41 所占据绝对优势，其数量是英国的近两倍。英国以 22 所位列第二，中国大陆和澳大利亚并列第三（各 13 所）。
对于按专业选校的读者来说，这一分布意味着：如果你希望申请数据科学与人工智能方向，美国院校的选择面最广，但竞争也最为激烈。英国、中国大陆和澳大利亚提供了第二梯队的选择。值得注意的是，中国香港特别行政区虽然只有 6 所院校上榜，但考虑到其地域面积和院校总数，这一数量显示出该地区在数据科学领域的集中投入。
| 国家/地区 | 上榜院校数 |
|---|---|
| 美国 | 41 |
| 英国 | 22 |
| 中国内地 | 13 |
| 澳大利亚 | 13 |
| 印度 | 8 |
| 西班牙 | 8 |
| 加拿大 | 7 |
| 意大利 | 7 |
| 马来西亚 | 7 |
| Hong Kong SAR, China | 6 |
榜单的中位数与选校参考
这份榜单不写中位排名。处在中间位置的院校 QS 只公布名次区间（101–200），没有确切名次，名次中位数无法计算。对于申请者来说，如果你的目标院校排名在 101 名左右，它处于这份榜单的中游位置。
结合排名区间的分布来看，QS 只公布 101–200 名次区间的院校有 101 所，这一档的名次没有细分到第 150 名这一边界。这一区间是上榜院校最密集的区域，也是申请者需要重点关注的“中间地带”——这里的院校数量多、选择面广，但竞争也相对集中。
数据说明
- 数据来源：QS World University Rankings by Subject 2026（Quacquarelli Symonds (QS)），数据基准日 2026-04-03。该排名覆盖 60 个学科分榜，包含学术声誉、雇主声誉、论文引用、H 指数、国际研究网络等分项得分。官方页面：QS World University Rankings by Subject 2026
- 口径说明：本榜单按学科名称分块解析后按国家/地区筛选，名次取下界整数。全球共有 201 所院校上榜，覆盖 37 个国家/地区。
- 局限说明：该榜单共 201 所院校上榜，其中确定在前 150 名以内的有 100 所，另有 101 所院校 QS 只公布 101–200 名次区间，其名次区间跨过第 150 名，既不能算进前 150 名，也不能说在第 150 名以外。因此，本解读中的“全球分布”仅指进入榜单的 201 所院校，不代表全球所有开设数据科学与人工智能专业的院校。此外，QS 学科排名基于声誉调查和文献计量指标，可能无法完全反映某些院校在特定细分方向的实际实力。