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）分榜共收录全球 201 所院校，覆盖 37 个国家/地区。榜首由麻省理工学院（MIT）占据，排名第 1。对于按专业选校的读者来说，这份榜单的价值在于：它既展示了该学科在全球的分布格局，也通过分项得分揭示了头部院校之间的指标差异。

全球分布：美国领跑，英中澳紧随

从上榜院校的国家/地区分布看，美国以 41 所院校遥遥领先，占全球上榜总数的约五分之一。英国以 22 所位列第二，中国内地和澳大利亚各有 13 所并列第三。印度和西班牙各有 8 所，加拿大、意大利、马来西亚各有 7 所，中国香港特别行政区有 6 所。

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

这一分布格局说明，数据科学与人工智能学科的资源高度集中在少数几个国家。美国的上榜数量几乎是英国的 2 倍，而英国又明显高于中国内地和澳大利亚。对于计划出国读该专业的读者，如果追求院校选择面的广度，美国无疑是最宽的目的地；如果希望兼顾学术声誉与地域多样性，英国、澳大利亚和中国内地也是重要的候选区域。

值得注意的是，中国内地和澳大利亚的上榜院校数相同，但两国的学科生态并不一样：中国内地的 13 所院校多为综合性研究型大学，而澳大利亚的 13 所中既有传统八大名校，也有在数据科学领域快速崛起的年轻院校。此外，马来西亚以 7 所上榜院校进入前十，说明该学科在东南亚的布局也在加速。

排名区间：头部竞争激烈，中段院校密集

从排名区间看，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——这些区间的院校数恰好与排名数一致，说明 QS 在该学科榜单中按名次连续排列，没有跳档。但前 150 名之后的情况有所不同：确定排在前 150 名以内的院校为 100 所，另有 101 所院校 QS 只公布名次区间（101-200），这一区间跨过第 150 名，既不能算进前 150 名，也不能说它们在第 150 名以外。这意味着，201 所上榜院校中，确定排在前 150 名以内的为 100 所，另有 101 所只公布名次区间（101-200），其名次区间跨过第 150 名，没有细分到这一档。

这一结构对选校有直接含义：该学科榜单中确定排在前 150 名以内的院校为 100 所，另有 101 所只公布名次区间（101-200），其名次区间跨过第 150 名，没有细分到这一档。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，本文不写中位数。对于目标是”进入该学科全球前 100”的申请者，需要知道前 100 名恰好有 100 所院校，竞争密度较高；而如果目标是前 50，则只有 50 所院校可供选择，其中前 30 名每 10 名一个档位，竞争尤为激烈。

从得分区间看，综合得分在 90 分及以上的院校有 11 所，80 至 89 分的有 24 所，70 至 79 分的有 15 所。这些分档只统计了公布了综合得分的院校，其余 151 所院校只公布名次或名次区间、不公布综合得分，它们仍在榜上，不代表得分低，也不代表被移出榜单。这一分布说明，该学科的头部院校得分差距较大：90 分及以上的 11 所院校构成第一梯队，80 至 89 分的 24 所构成第二梯队，70 至 79 分的 15 所构成第三梯队。这些分档只统计了公布了综合得分的院校，其余 151 所院校只公布名次或名次区间、不公布综合得分，不能据此推断它们的得分。对于申请者来说，70 分是一个重要的分水岭——综合得分在 70 分及以上的院校共 50 所，与全球前 50 名的数量一致；但这一分档只统计了公布了综合得分的院校，其余 151 所院校只公布名次或名次区间、不公布综合得分，不能据此推断它们的得分。

头部院校指标：分项得分揭示差异

对于关注头部院校的读者，QS 学科排名提供了学术声誉、雇主声誉、论文引用等分项得分。从综合得分看，排名前 10 的院校得分均在 90.4 至 98.0 之间，其中 MIT 以综合得分 98.0 位列全球第 1。排名第 2 至第 5 的院校综合得分分别为 96.4、96.2、94.0、93.9，与榜首的 98.0 相比，竞争极为接近。

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

从分项指标看，头部院校之间的差异主要体现在学术声誉和雇主声誉上。以综合得分 93.9 至 96.4 的院校为例，学术声誉得分分别为 96.3、99.6、95.6、99.2，均高于 90 分；雇主声誉得分分别为 98.3、95.8、92.4、87.4，均在 85 至 95 分之间。部分院校的学术声誉高于雇主声誉，说明其在学术界认可度更高；另一些院校则相反，雇主声誉更高，说明其毕业生在就业市场更受青睐。这种差异对选校有实际参考价值：如果目标是学术研究，可以优先关注学术声誉得分更高的院校；如果目标是就业，则应关注雇主声誉得分更高的院校。

论文引用得分方面，头部院校之间的差距相对较小。综合得分在 90 分及以上的 11 所院校，论文引用得分多在 85 分以上，说明这些院校在数据科学与人工智能领域的研究产出受到较多引用。但值得注意的是，论文引用得分并不完全与综合排名一致——有些综合排名稍低的院校，论文引用得分反而高于排名更高的院校，这可能反映了该校在特定研究方向上的深度积累。

数据说明

本文数据来源于 QS World University Rankings by Subject 2026（Quacquarelli Symonds (QS)），数据基准日为 2026 年 4 月 3 日。该排名覆盖 60 个学科分榜，数据科学与人工智能为其中之一，分项指标包括学术声誉、雇主声誉、论文引用、H 指数和国际研究网络。排名按学科分榜整理后按国家/地区筛选，名次取下界整数。

本榜单全球共收录 201 所院校，覆盖 37 个国家/地区。需要说明的是，QS 学科排名并非覆盖所有院校，而是基于其自身的评估框架筛选入围院校。因此，未上榜的院校并不代表其在该学科没有实力，只是未进入 QS 的评估范围。此外，确定排在前 150 名以内的院校为 100 所，另有 101 所院校 QS 只公布名次区间（101-200），其名次区间跨过第 150 名，没有细分到这一档，这与 QS 的榜单设计有关。对于中国香港特别行政区，本榜单将其单列，与内地分开统计。读者在参考本数据时，应结合自身的学术兴趣、职业规划和经济条件，综合判断适合自己的目标院校。