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Das Zwei-Sprachen-Problem

Nimm zwei: Energie-Effizienz & Coding Flexibilität. Dank der modernen Julia Sprache.

Bisherige Data Science Systeme nutzen einfache aber langsame Programmiersprachen wie Python oder R welche im Hintergrund umständliche aber schnelle Sprachen wie C, Fortran oder Rust aufrufen.

Zwei-Sprachen-Problem wird dies genannt. Die Folgen: Schlechtere Performanz und weniger Flexibilität als wäre alles in einer Sprache geschrieben.

Bloß gab es bisher keine bessere Lösung. Wie schön wäre es wenn man eine sowohl einfache als auch performante Sprache hätte.

Julia wurde am MIT gezielt dafür entwickelt das Zwei-Sprachen-Problem zu lösen - mit großem Erfolg. Unternehmen die bereits Julia nutzen sind z.B. Microsoft, NASA, Intel und IBM.

  • 40x weniger Energieverbrauch als Python. Pereira et.al.(2021) - siehe Ranking Tabellen.

  • Performanz wie C, Fortran, Rust. Typisch 30x schneller als Python. Siehe Benchmarks.

  • Julia ist sehr einfach zu erlernen.

  • Vom Prototypen bis zum fertigen Produkt.

Vorteile der Julia Programmiersprache

40x weniger Energieverbrauch als Python

Python/R Code lässt sich mühelos in Julia neuschreiben und läuft sogleich massiv schneller. Das spart Strom und Kosten.

Beschleunigungen um Faktor 10 bis 100 sind typisch.

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Entwickler:in-freundlich

Julia ist einfach. Neue Leute können leicht hineinfinden und Prototypen schnell erstellt werden.

In Julia ist alles Julia. Das vereinfacht das Entwickeln, Fehler finden und Optimieren. Ideal für eine erfolgreiche Inbetriebnahme.

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Gute
Wartbarkeit

Julia ermöglicht ein neues Maß an Wiederverwendung von Code dank Multimethoden.

Dadurch wird Ihre Lösung leichter zu pflegen und zu erweitern.

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Gebaut für Data Science

Angewandte Mathematik ist der Schwerpunkt von Julias Ökosystem.

Sie wollen maschinelles Lernen auf dem neuesten Stand der Technik, Optimierung, Simulation oder eine andere fortschrittliche Datenverarbeitung? Es ist alles da.

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Was Ihnen jolin.io bietet

Erstellung eines Julia Proof-of-Concept

Sie sind sich noch nicht sicher, ob Sie Julia verwenden sollen?

Der beste Weg dies herauszufinden ist klein anzufangen, mit einem PoC Ihrer Wahl.

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Hilfe bei der Migration nach Julia

Jolin.io hilft Ihnen in allen Phasen: Anforderungsanalyse, Planung, Julia Entwicklung und Schulung Ihres Teams.

Migrieren Sie von Python, R, Matlab, SAS, Fortran, C++, Java.

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Big Data, Echtzeit & HPC

Sind Ihre Daten zu groß, um von einer einzelnen Maschine rechtzeitig verarbeitet zu werden? Oder haben Sie Streaming-Prozesse mit Echtzeitanforderungen?

Jolin.io kann Ihnen Lösungen bieten, die in Geschwindigkeit und Größe skalieren.

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Individuelle Schulungen & Beratung

Jolin.io bietet Schulungen und Hilfe für alle Niveaus an, ob für Anfänger, Fortgeschrittene oder Profis, für Prototypen, Analysen, Berichte oder Produktionsanwendungen.

Jeder Sonderwunsch ist willkommen.

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Sie wollen Julia in Aktion sehen?

In nur 3 Tagen bauen wir Ihnen einen ersten Julia Prototyp - kostenlos.

Vereinbaren Sie ein Gespräch oder nehmen Sie über das folgende Formular Kontakt auf: