Вы можете использовать PyCall для вызова python кода в Джулии. Джулия не может волшебным образом сделать код Python (или любой другой код) быстрее. Вы можете вызвать больше базовых c компонентов, написанных на python, и склеить желаемые конечные результаты вместе в Джулии, что теоретически должно быть быстрее. Например, большая часть Scikit-learn использует Numpy, но вы можете вызвать библиотеку Numpy и создать соответствующий код для создания случайного леса, что может быть быстрее, потому что Джулия может скомпилировать код привязки. На этом этапе было бы более разумно просто использовать Julia целиком, потому что большая часть функциональности Numpy доступна в пакете Julia LinearAlgebra.
Это просто компромисс, насколько быстро вы хотите, чтобы ваш код был по сравнению с сколько работы вы хотите потратить на ее оптимизацию.