Respuesta corta: estarás bien sin las matemáticas.
Respuesta un poco más larga: hay muchas especializaciones en informática que requieren absolutamente matemáticas avanzadas. Si está intentando modelar algo en el mundo real (con una excepción muy importante), sus modelos se basarán en la lista de herramientas matemáticas que catalogan Eduardo Fernández, James Leland Harp y Horia Tudosie. Cualquier cosa que se cruza con la física, la química, la biología o las finanzas definitivamente requerirá sofisticación matemática.
Hay un área grande donde este (generalmente *) no es el caso: el estudio de las computadoras mismas. Si está tratando de comprender cómo una pieza de malware utiliza el polimorfismo para evitar la detección, el cálculo y el resto simplemente no son las herramientas adecuadas para el trabajo. Ídem análisis de rendimiento, reescritura binaria, modelado arquitectónico, etc., etc.
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Básicamente, donde su programa llega al silicio es un espacio muy discreto, y las personas que lo hacen bien aquí tienden a ser más pensadores visuales que pensadores algorítmicos o simbólicos. Usarás modelos como cualquier otro científico usa modelos, pero probablemente serán imágenes en lugar de numéricos. (Esto suena extraño, pero puedo describirle cómo se “ven” mis modelos internos de hilos, cachés y asignaciones de páginas virtuales a físicas, pero no tendría idea de cómo describir simbólicamente su comportamiento).
Ahora es un poco extraño que te cuente esto, ya que el primer artículo que publiqué se basó en la programación lineal y la teoría de gráficos y el trabajo posterior se basó en regresiones lineales. Sin embargo, no aprendí nada de eso en el aula. Un miembro de la facultad sugirió que mi problema podría resolverse usando un LP, así que compré un par de libros y leí lo suficiente para entender cómo usar y abusar de los LP. Lo mismo sucedió con la teoría de grafos y las regresiones. No puedo obtener la prueba de por qué funcionan estas técnicas, pero tengo un sólido sentido de sus limitaciones y fortalezas.
En resumen: si desea mantener sus opciones abiertas, estudie matemáticas. Si el estudio va mal, entonces comprenda que sus opciones serán más limitadas, pero las opciones que quedan son más que suficientes para mantener una carrera.
* Solo para descartar algunas excepciones a la regla: la construcción del compilador se ha vuelto muy matemática, y el análisis de errores aritméticos (como cabría esperar) entra en algunos de los rincones menos visitados de las matemáticas (aritmética de intervalos). Hay muchos más.