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）分榜全球共有 201 所院校上榜，覆盖 37 个国家/地区。加拿大有 7 所院校进入该榜单，全球上榜院校数并列第 7 位。加拿大在该学科上的最佳成绩由多伦多大学（University of Toronto）取得，位列全球第 13 名，是本国唯一进入全球前 20 的院校。
加拿大在榜单中的整体位置
从全球范围看，美国以 41 所上榜院校遥遥领先，英国 22 所、中国内地 13 所、澳大利亚 13 所紧随其后。加拿大与意大利、马来西亚并列，各有 7 所院校上榜，在全球国家/地区上榜数量榜上并列第 7 位。
加拿大上榜院校的中位排名为 41.0。这意味着，在 7 所上榜院校中，排名居中的那所院校位列全球第 41 名——这一中位水平放在全球范围内并不低，说明加拿大在该学科上的整体实力较为集中，而非仅有头部一两所突出。
梯队分布：头部集中，中段扎实
从排名区间来看，加拿大院校的分布呈现明显的”头部集中、中段扎实”特征：
- 全球前 10：0 所
- 全球前 20：1 所（多伦多大学，第 13 名）
- 全球前 50：4 所
- 全球前 100：5 所
- 全球前 150：5 所（另有 2 所只公布名次区间，区间跨过第 150 名，无法计入前 150 名）
也就是说，加拿大没有院校进入全球前 10，但前 50 名中有 4 所加拿大院校，前 100 名中有 5 所。确定落在全球前 150 名之内的有 5 所；另有 2 所只公布名次区间，区间跨过第 150 名，无法计入前 150 名。这一梯队结构说明，加拿大在该学科上的深度较为均匀——如果你想在加拿大读数据科学与人工智能，可选院校的排名下限并不低。
具体到排名区间：第 11–20 名有 1 所，第 31–50 名有 3 所，第 51–100 名有 1 所，第 101–150 名有 0 所；另有 2 所只公布名次区间，区间跨过第 150 名，无法计入前 150 名。另有 2 所只公布名次区间，区间跨过第 150 名，无法计入前 150 名。
得分分布：公布综合得分的院校处于 70–89 分段
从综合得分来看，加拿大上榜院校中只有 4 所公布了综合得分，另有 3 所只公布名次或名次区间、未公布综合得分；以下分档只统计这 4 所公布分数的院校：
- 得分 90 分以上：0 所
- 得分 80–89 分：2 所
- 得分 70–79 分：2 所
在公布综合得分的 4 所院校中，得分达到 70 分及以上的有 4 所，其中 2 所进入 80 分及以上区间，没有院校达到 90 分及以上。另有 3 所上榜院校未公布综合得分，不代表其得分低于任何分数线，也不代表被移出榜单。这一分布与排名区间相互印证：加拿大院校在该学科上的整体水平处于全球中上位置，但缺少顶尖的”90 分俱乐部”成员。
与全球头部国家的对比
把加拿大放到全球坐标系中看，其 7 所上榜院校的数量与美国（41 所）、英国（22 所）、中国内地（13 所）、澳大利亚（13 所）相比有明显差距。但需要注意的是，上榜院校数并不等同于学科质量——加拿大以 7 所院校实现了 4 所进入全球前 50、5 所进入全球前 100 的成绩，这一”上榜率”和”头部占比”在榜单上并不处于劣势。
如果以国家/地区上榜院校数排序，加拿大与意大利、马来西亚并列第 7 位。值得注意的是，马来西亚同样有 7 所院校上榜，但其排名分布与加拿大并不相同——这一点可以在各院校的具体排名中看到差异。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 13 | University of Toronto | 加拿大 | 84.6 | 86.6 | 89.7 | 86 |
| 34 | University of British Columbia | 加拿大 | 78.8 | 79.5 | 86.7 | 80 |
| 40 | University of Waterloo | 加拿大 | 73.7 | 81.8 | 84.7 | 78.3 |
| 41 | McGill University | 加拿大 | 74 | 78.9 | 87.3 | 78.1 |
| 51-100 | Université de Montréal | 加拿大 | 74 | 62.4 | 88.6 | — |
| 101-200 | University of Alberta | 加拿大 | 63.2 | 65.3 | 85.8 | — |
| 101-200 | Simon Fraser University | 加拿大 | 63 | 51.1 | 89.9 | — |
| 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 |
对选专业读者的意义
对于已经锁定加拿大、正在考虑数据科学与人工智能方向的读者来说，这份榜单传递了几个关键信息：
第一，加拿大在该学科上没有”全球前十”的院校，但多伦多大学位列全球第 13 名，属于全球顶尖梯队。如果你追求的是学科排名尽可能靠前，多伦多大学是加拿大唯一的选择。
第二，前 50 名中有 4 所加拿大院校，前 100 名中有 5 所。这意味着，即使你的目标不是多伦多大学，加拿大仍有数所院校在全球前 50 或前 100 的范围内可供选择，且这些院校的排名差距并不悬殊。
第三，确定在全球前 150 名以内的有 5 所，另有 2 所只公布名次区间、区间跨过第 150 名，无法计入前 150 名；在公布综合得分的 4 所院校中，得分均达到 70 分及以上，另有 3 所未公布综合得分。这说明加拿大在该学科上的”底线”较高——即使选择排名相对靠后的上榜院校，其综合得分和全球位置仍然处于可接受的范围内。
第四，加拿大上榜院校数为 7 所，在全球排名第 7 位。对于一个小体量的高等教育体系来说，这一数量并不算少，但选择范围确实有限。如果你希望有更多院校可选，可能需要考虑美国、英国或中国内地等上榜院校更多的国家。
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 2026-04-03。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，官方页面为 QS World University Rankings by Subject 2026。
本文统计口径为：按学科名称分块解析后，按国家/地区筛选（COUNTRY = Canada），名次取下界整数。需要说明的是，QS 学科排名中部分院校可能并列排名，本文所引用的名次均为下界整数。此外，该榜单在加拿大本地仅覆盖上榜的 7 所院校，未上榜的加拿大院校不在本文讨论范围内。得分数据为综合得分，各分项得分的具体构成未在本文中展开。