2012년부터 사용을 시작한 Julia는 꾸준한 속도로 개발 중이며 2018년 8월 버전 1.0에서 구입할 수 있다. 현재 julia의 목표는 일반적인 프로그래밍 작업 (개발자), 통계 (데이터 과학자) 또는 선형 대수 (과학)에 적합한 언어를 만드는 것이다.

프랑스의 Tech 매거진 silicon에 따르면 julia에 대해 Phython(파이썬)을 넘을수 있을지에 대해 집중 조명했다.

오늘날 파이썬과 R언어는 기계 학습 (Machine Learning, ML)에서 광범위하게 지배적이다. 파이썬은 개발자들에게 가장 빠르게 성장하는 프로그래밍 언어로서, 주로 프레임워크와 라이브러리의 힘으로 남아 있다.

한편, SAS는 분석 분야의 탁월한 시장 선두 주자로서 특히 은행 및 금융 분야의 시장 리더이다. 신속한 학습과 탁월한 기술 지원을 위해 뛰어난 사용자 인터페이스를 통해 다양한 통계 기능을 제공한다.

그러나 빅데이터 (Big Data)의 출현으로 인해 시장 표준이 붕괴되었다.

이것은 기업이 이용할 수있는 데이터의 양, 특히 기회의 촉진제로서의 잠재력에 대한 일반적인 인식을 동반한다. 스토리지 분야에서 상대적으로 기술적 진보를 넘어 빅데이터 시대는 지원 기능에서 실제 전략적 자원으로 데이터 분야를 변화시키고 있다.

그러나 데이터 분석의 실질적인 이점을 알기 전에 값 비싼 소프트웨어에 투자 할 준비에 소흘하기 마련이다. 오픈 소스가 모든 필요한 도구에 직접 액세스하여 테스트 할 수 있었던 것이 분명하기 때문이다.

파이썬은 개발자와 데이터 과학자를 동일한 언어로 만들어 산업화를 단순화하는 데에도 성공했다. 그것은 오늘날 데이터 과학 분야에서 가장 많이 사용되는 언어 중 하나로 부과 할 수 있었던 특성 때문이다.

Julia 프로그래밍 언어는 C 언어의 속도, Python의 사용 용이성 및 학습 속도와 같이 가장 널리 사용되는 언어의 특징 인 특성을 취하는 간단하면서도 효과적인 전제로 설계되었다.

Julia는 MIT의 컴퓨터 및 인공 지능 연구소에서 개발 및 인큐베이터로 활동하며 700 명 이상의 활동적인 기여자, 1,900 개의 등록 패키지 및 2 백만 건의 다운로드가 포함 된 무료 오픈 소스 언어이다.

현재 Julia는 여전히 새롭고 젊은 프로그래밍 언어이다. 그리고 모든면에서 파이썬보다 뛰어나다는 것을 알기 바란다.

그럼에도 불구하고 이 프로그래밍 언어는 특정 지점에서 특히 Python의 완벽한 개념을 구분할 수 있다.

강력한 언어이므로 빠른 실행 속도가 보장된다. Julia가 가진 가장 파워풀한 장점이다. 따라서 언어는 파이썬보다 빠르게 나타납니다. 이 언어는 행렬 표현식 및 선형 대수학과 같은 데이터 과학에서 사용되는 기본 수학을 신속하게 구현하기 위해 특별히 고안되었다. 마지막으로 복잡성면에서 유사한 프로그래밍을 위해 Julia는 C와 동일한 순서의 실행 속도로 시간을 단축한다.

Julia는 학습을 단순화하는 구문에 기초를 두고있다. Julia의 구문은 Python의 구문과 비슷하다. 간결하고 배우기 쉽기 때문에 직관적이며 강력하다.

Julia는 자신의 약점을 보완하기 위해 C 또는 Fortran으로 작성된 외부 라이브러리를 사용하도록 제안했으며 Rust 프로그래밍 언어도 사용한다. Pycall 패키지 (Julia 언어에서 Python 함수를 호출하는 패키지)를 통해 Python 코드를 사용할 수도 있고 Python과 Julia 사이에서 데이터를 공유 할 수도 있다.

Julia와 다른 언어의 전환 및 병렬 사용을 허용하기 위해 다른 언어로 제공되는 라이브러리를 사용할 수있는 가능성을 제공하는 것이 흥미롭지만, 확장성을 위해서는 자체 라이브러리를 개발해야 한다고 말했다.

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