Julia è un linguaggio di programmazione moderno e dinamico nato per risolvere il 2-language problem, indubbiamente il miglior linguaggio per chiunque voglia fare DataScience.
E’ sviluppato dalla comunità scientifica con il solo scopo di offrire il miglior strumento di Analisi Dati, ed ha già in meno di 5 anni infranto numerosi record.
In sintesi:
- Sintassi intuitiva: Julia è progettato per essere user-friendly, con una sintassi chiara e intuitiva, che rende più facile la scrittura del codice. La programmazione in Julia si adatta al livello dell’utente; può essere Python-like ma anche programmato object-oriented simil-C++. Questo aiuta gli sviluppatori a essere più produttivi ed a migliorare, trovando soluzioni più performanti durante la loro esperienza di programmazione.
- Prestazioni elevate: Julia offre prestazioni paragonabili o addirittura superiori a linguaggi considerati non superabili, come C o Assembler grazie ad un kernel interamente scritto in Julia e a librerie orientate a fornire le migliori performance senza perdere di usabilità.
- Tipizzazione dinamica all’occorrenza: Julia supporta la tipizzazione dinamica oltre che quella statica. I vantaggi sono in termini di velocità di programmazione, i contro sono legati alla prima esecuzione che richiede un minimo caching del routing e situazioni di multiple dispatching involontario.
- Facilità di integrazione: Julia wrappa nativamente molti altri linguaggi di DataScience (in primis Python e R) rendendo 100% compatibili codici scritti in altri linguaggi ma con performance superiori sia in termini di memoria che di esecuzione. Integrare una soluzione di DataScience in Julia partendo da una esistente in un altro linguaggio non prevede necessariamente la riscrittura del codice esistente ma i benefici si vedono anche solamente con il wrapping.
In sintesi, Julia offre numerosi vantaggi rispetto ad altri linguaggi di DataScience grazie ad un Base scritto da zero in puro Julia, senza legacy da altri linguaggi, super performante e non vincolato da limiti interpretativi ingegneristici. È una scelta ideale per chiunque sia coinvolto nell’elaborazione scientifica e numerica, offrendo un ambiente di sviluppo avanzato e produttivo. Cybergenia lo adotta come standard per i suoi progetti di DataScience, sia verso progetti di clienti sia per progetti interni.