Resumen ejecutivo

Este documento representa el informe de la nueva malla curricular 2026 del Escuela Profesional de Computación Científica (Matemática Computacional) de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM) (https://www.unmsm.edu.pe ) en la ciudad de Lima-Perú.

Este documento presenta el diseño curricular de la carrera de Matemática Computacional, una disciplina fundamental que se sitúa en la intersección entre la matemática pura y aplicada, y las ciencias de la computación. El diseño se alinea con los estándares internacionales de acreditación en matemáticas y se nutre de los marcos de referencia del Computing Curricula CC2020, desarrollado por la Association for Computing Machinery (ACM) y la IEEE Computer Society (IEEE-CS). Esta doble vertiente garantiza una formación sólida y moderna.

La propuesta adapta estos referentes globales a nuestro contexto regional, incorporando:

• Demandas específicas del sector productivo local en modelado, simulación y análisis de datos.
• Fortalezas institucionales en investigación matemática y su aplicación a problemas complejos.
• Tendencias emergentes que requieren un pensamiento abstracto y algorítmico robusto.

La Matemática Computacional se distingue de otros perfiles de la computación por su enfoque central en la teoría y los fundamentos matemáticos para resolver problemas complejos. Se diferencia y complementa a:

• Ciencia de la Computación (CS): Profundizando en la base matemática de los algoritmos y la teoría de la computación.
• Ingeniería de Software (SE): Aportando el rigor formal para la verificación y corrección de sistemas.
• Ciencia de Datos (DS): Proporcionando el andamiaje teórico para el aprendizaje automático y el análisis estadístico.
• Ingeniería de Computación (CE): Colaborando en el modelado y simulación de sistemas físicos y digitales.

El modelo pedagógico se sustenta en tres ejes fundamentales:

• Rigor Matemático: Dominio profundo del análisis, álgebra, probabilidad y estructuras discretas como base de todo el desarrollo computacional.
• Implementación Efectiva: Capacidad para traducir modelos y teorías matemáticas en algoritmos eficientes y software robusto.
• Aplicación Interdisciplinaria: Habilidad para modelar problemas del mundo real en áreas como finanzas, bioinformática, inteligencia artificial y física computacional.

Esta malla producirá profesionales con:

• Capacidad para desarrollar modelos matemáticos novedosos y diseñar algoritmos para problemas sin solución trivial.
• Competencias para trabajar en equipos multidisciplinarios, actuando como el puente entre la teoría abstracta y la solución práctica.
• Una formación ética que le permita comprender las implicaciones de los modelos algorítmicos en la sociedad, promoviendo la transparencia y la equidad.

Esta propuesta incorpora mecanismos de actualización continua, asegurando su relevancia frente a la rápida evolución de los campos de la matemática aplicada y la computación, y manteniendo un alineamiento con los más altos estándares de acreditación internacional.