การคำนวณทางวิทยาศาสตร์ในจูเลียถูกออกแบบบนเสาหลักสี่ประการที่สำคัญ: โครงสร้างข้อมูลประสิทธิภาพสูง การคำนวณทางสถิติอย่างแม่นยำ สถาปัตยกรรมระบบแบบโมดูลาร์ และการมองเห็นเชิงอธิบาย ซึ่งสร้างความได้เปรียบของจูเลีย ข้อได้เปรียบของจูเลียโดยที่สตรีมข้อมูลจะถูกแปลงเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ภายในสภาพแวดล้อมเดียวที่รวมกันอย่างสมบูรณ์

1. การจัดการข้อมูลแบบรวมศูนย์

จูเลียสามารถรับข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้หลากหลาย—ตั้งแต่ไฟล์ LightXML ไฟล์ ไปจนถึง RDatasets ผ่านทาง dataset(package, name) ไปจนถึงสตรีมโซเก็ตแบบเรียลไทม์ โดยใช้ connect(2000)ข้อมูลจะถูกจัดระเบียบเป็นคอนเทนเนอร์ เช่น DataFrames เพื่อการวิเคราะห์ทันทีโดยใช้ range() และ write() การทำงาน

2. ความแม่นยำทางสถิติและคณิตศาสตร์

จูเลียรองรับฟังก์ชันซับซ้อนอย่าง $\sqrt{2x}/(1+x^2)$ และเมตริกขั้นสูงโดยตรง ด้วยการใช้ aweights() ทำให้สามารถคำนวณความแปรปรวนอย่างแม่นยำได้ผ่านทาง var(B, a).

3. สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์

ตรรกะถูกห่อหุ้มไว้ภายในระบบ module และเชื่อมโยงกับ Pkg เพื่อใช้งาน ScikitLearn, PyCallและ DataStructures โดยไม่ต้องเสียเวลาในการประมวลผล ระบบที่ภายนอกเช่น matplotlib จัดการผ่านทาง Conda.add().

4. ความหลากหลายทางกราฟิกส์

ระบบนิเวศสนับสนุนการวาดภาพเชิงบังคับผ่านทาง Cairo (โดยใช้ set_source_rgb(cr, r, g, b) และ rectangle()) และการวาดกราฟระดับสูงด้วย Geom.point. Winston เป็นไลบรารีสำหรับกราฟิกส์ 2 มิติ อีกหนึ่งตัว ซึ่งคล้ายคลึงกับฟังก์ชันกราฟิกส์ที่มีอยู่ใน MATLAB