排名榜

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

数据科学与人工智能（Data Science and Artificial Intelligence）是 QS 2026 学科排名中最受关注的新兴方向之一。本次排名全球共收录 201 所院校，覆盖 37 个国家/地区。排名第一的是 Massachusetts Institute of Technology (MIT)。对于按专业选校的读者来说，这份榜单不仅能看出哪些学校在该领域处于领先地位，也能观察到不同国家/地区在该学科上的整体布局。

全球上榜院校的国家/地区分布

从国家/地区层面看，美国以 41 所上榜院校遥遥领先，是上榜数量最多的国家。英国以 22 所位居第二，中国内地和澳大利亚并列第三，各有 13 所上榜。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 所上榜。

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

这一分布呈现出明显的“头部集中、腰部多元”的特征：美国的上榜数量接近英国的 2 倍，但榜单上并非只有英语国家——西班牙、意大利、马来西亚等非英语国家的上榜数量也相当可观。对于申请者来说，这意味着选择范围并不局限于传统的英美名校，欧洲和亚洲的院校同样值得纳入考量。

排名区间分布：头部竞争激烈，中段院校密集

本次排名的名次分布值得仔细看。排名前 10 的院校有 10 所，前 20 有 20 所，前 30 有 30 所，前 50 有 50 所，前 100 有 100 所——这些区间都是满额的，说明榜单在头部区间的排序是连续的。但值得注意的是，有 101 所院校只公布名次区间 101-200，QS 没有把它们的名次细分到 101-150 这一档，因此它们既不能算进前 150 名，也不能说在前 150 名之外。也就是说，本次榜单的 201 所院校中，确定在前 150 名以内的有 100 所，另有 101 所只公布名次区间 101-200、跨过第 150 名，无法计入前 150 名；处在中间位置的院校只有区间名次，名次中位数无法计算，本文不写中位数。

从得分来看，分数段分布呈现明显的“金字塔”结构：综合得分在 90 分及以上的院校有 11 所，80 到 89 分之间有 24 所，70 到 79 分之间有 15 所。需要说明的是，这些分档只统计了公布综合得分的 50 所院校；其余 151 所院校只公布名次或名次区间、没有公布综合得分，它们仍在榜上，不代表得分低，也不能据此说某个分数以下一所院校都没有。这意味着，前 50 名中公布了综合得分的院校，得分最低为 76.0；其余院校没有公布综合得分，不能据此判断它们得分偏低或未上榜。

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

对于申请者来说，这个分布传递了一个重要信息：排名前 50 的院校之间得分差距并不悬殊，但从 90 分以上到 80 分档之间，院校数量明显增多，竞争也更为集中。如果你的目标是进入该学科全球前 50，那么可以关注前 50 名中公布了综合得分的院校，它们的得分最低为 76.0；如果目标是前 100，那么需要注意的是，前 100 名中只有 50 所公布了综合得分，最低公布分为 76.0，其余院校没有公布综合得分，无法按分数门槛筛选。

头部院校的指标差异：得分区间揭示竞争格局

虽然我们无法在正文中逐一列出每所院校的具体得分，但从分数段的分布可以推断出头部院校之间的竞争态势。综合得分在 90 分及以上的 11 所院校，基本代表了该学科全球最顶尖的水平。这些院校在学术声誉、雇主声誉和论文引用等维度上均表现出色。

值得注意的是，80 到 89 分之间有 24 所院校，这一区间是头部院校的“第二梯队”。它们与 90 分以上的院校在总分上差距不大，但在某些分项指标上可能存在明显差异。对于申请者来说，这一区间的院校往往在特定领域（如产业合作、研究产出、国际化程度）具有各自的优势，值得根据个人兴趣进一步比较。

数据说明

本篇文章的数据来源于 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，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。官方页面为 QS World University Rankings by Subject 2026。

本次数据科学和人工智能学科排名全球共收录 201 所院校，覆盖 37 个国家/地区。排名名次取下界整数（例如，某校名次区间为 51–60，则取 51 名）。榜单的局限在于：全球 201 所院校中，确定在前 150 名以内的有 100 所，另有 101 所只公布名次区间 101-200、跨过第 150 名，QS 没有把它们的名次细分到这一档，因此本榜单无法反映 150 名之后的院校在该学科上的实际水平。此外，不同国家/地区的院校在参与排名时的数据完整度可能存在差异，部分院校可能因未提交足够数据而未被收录。