‚Julia‘ ist eine leistungsstarke, High-Level‘ Programmiersprache. Grundsätzlich eignet sich ‚Julia‘ als Programmiersprache für alle Zwecke – von simplen Anwendungen zu hochkomplexen Simulationen. Doch aufgrund der herausragenden Performance eignet sich ‚Julia‘ besonders gut für Berechnungen im Data Science Bereich, numerische, real-time sowie Big Data Analysen.
Ist hohe Leistung für Sie entscheidend, und erfüllt keine High-Level Programmiersprache Ihre Anforderungen? Viele Unternehmen mit hohen Anforderungen an ‚Processing Speed‘ und Speicherplatz verwenden nicht Python, R oder Matlab, sondern bevorzugen ‚Low-Level‘ Programmiersprachen wie C++ oder Fortran, weil sie einfach schneller sind.
‚Julia‘ vereint die Performance einer ‚Low-Level‘ mit den Vorzügen einer ‚High-Level‘ Programmiersprache. ‚Julia‘ ist im Grunde das bessere Fortran und wurde ausdrücklich für den Data Science Bereich entwickelt.
Ob Sie nun die Faltung komplexer Moleküle simulieren, Prozesse optimieren, Finanzprognosen erstellen, kritische Unsicherheitsschätzungen berechnen oder ein großes Stromnetz modellieren: ‚Julia‘ macht solche Berechnungen sowohl leistungsfähig als auch einfach umsetzbar.
Ein Vergleich von ‚Julia‘ mit häufig im Data Science Bereich genutzten Programmiersprachen, wie Python, R oder C, zeigt die herausragende Stärke deutlich:
Der Performance Test und ein Vergleich mit anderen gebräuchlichen Programmiersprachen im Data Science Bereich zeigt, dass ‚Julia‘ ganz vorne mit dabei ist – und dies mit geringer Variabilität der Performance abhängig von der Art der Aufgabe.
Quelle: Julia Micro-Benchmarks
Die Vorteile von ‚Julia‘ haben sich in unseren Projekten vielfach gezeigt: die Performance ist erheblich besser, die Entwicklungszeit von Anwendungen ist wesentlich kürzer und die kontinuierlichen IT-Wartungskosten sind substanziell geringer, verglichen mit ähnlichen Anwendungen in Programmiersprachen wie R, C, Fortran, C++, Rust oder proprietären Softwarelösungen, wie Matlab und SAS. Hinzu kommt, dass die schnell wachsende ‚Julia‘ Community äußerst innovative Lösungen im Data-Science Bereich hervorbringt, welche Dank des Open Source-Gedankens frei zugänglich sind.
Es ergeben sich sieben Vorteile insbesondere gegenüber proprietären Software-Lösungen, wie Matlab oder SAS:
Die Anwendungsbereiche von ‚Julia‘ sind vielfältig und Beispiele lassen erahnen, was möglich ist. Das starke Fundament von ‚Julia‘ ist, dass mit beliebigen Dateiformaten gearbeitet werden kann, es eine einzigartige Werkzeugkiste für die Visualisierung von Daten und die Erstellung von Dashboards gibt, sowie mathematische Modelle sich leicht in den Code übertragen lassen.
Industrie-Anwendungen:
Wissenschaft:
Jede Lösung im Data Science Bereich ist an das individuelle Problem angepasst. In der Zusammenarbeit mit unseren Partnern decken wir in den Projekten in der Regel vier Bereiche ab.
Hierbei arbeiten wir in einem agilen Ansatz und nutzten die Vorteile von ‚Julia‘. Durch die breite Verfügbarkeit von open source Modulen, Bibliotheken und vortrainierten AI-/Machine Learning-Algorithmen können wir einen Proof-of-Concept bereits in zwei Woche mit einem geringen Aufwand erstellen.
Wir folgen unserem vielfach erprobten Prozess zur Proof-of-Concept Entwicklung und binden Ihr Entwickler-Team hierbei sehr eng ein, sodass Sie anschließend entscheiden können, wie fortzufahren ist.
Nachdem der Proof-of-Concept gemacht ist, kümmern wir uns um die Skalierung der gefundenen Lösung. Eine Stärke unseres Vorgehens und von ‚Julia‘ ist, dass die Proof-of-Concept-Lösung sehr gut skalierbar ist. Dies verringert den Programmieraufwand, da auf einer soliden Basis aufgesetzt werden kann. Wir unterstützen auch bei der Migration Ihres kompletten Systems oder einzelner Anwendungen und Module hin zu ‚Julia‘, sodass Sie anschließend in der Breite von einer gesteigerten Performance profitieren können.
Ebenfalls nach einer erfolgreichen Proof-of-Concept Phase bringen wir die Performance von ‚Julia‘ im Bereich von Big Data Analytics, Data Streaming, High-Performance Processing, aber auch Small Data Analysen zur Entfaltung.
Parallel zum gesamten Prozess schulen wir Ihre Fachkräfte, mit ‚Julia‘ umzugehen und die entwickelten Lösungen ohne externe Unterstützung fortzuführen und weiterzuentwickeln.
Wir freuen uns, wenn ‚Julia‘ für Sie interessant ist. Sie können uns gerne und jederzeit kontaktieren:
Email: contact@invenion.io
Telefon: +49 (0) 176 4158 3622
Julia, Data Science, Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Python
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