Непопулярность Data science & Deep learning в С++

Потому что мощь плюсов не в производительности (считает он медленнее фортрана, например), и уж тем более не в простоте - а в синтаксическом сахаре по сравнению с Си. Этакий компромисс: прикрутили к сям костыли параллелизма, STL - и стало проще, доступнее, хоть и ценой некоторого снижения эффективности.
Другими словами, плюсы это замечательный язык для "хуяк-хуяк и в продакшн" в LL-задачах. И как любой язык общего назначения, он вполне может использоваться где угодно... но не везде его использование разумно/целесообразно.

И вот как раз для юзеркода, выбирать плюсы совсем неразумно: из-за того что это по сути все тот же низкоуровневый си, только на стероидах. А вот "тупые" интерпретируемые ЯП (py/js/lua/...) для таких целей практически идеальны: разработка на них в разы быстрее и дешевле => итоговая продуктивность в разы выше.
Ведь самые критичные места уже реализованы низкоуровневым кодом библиотеки - так нахрена страдать, прикручивая к ней низкоуровневый клиентский код? Если человеку требуется проверить теорию или реализовать мидлвэр, то ему удобнее будет за час написать HL-код, чем несколько дней корячится в плюсах только ради того чтобы корячиться (такие сценарии просто не дают преимуществ от LL-реализации, вот в чем соль).

Другими словами: на плюсах хорошо писать вещи типа OpenCV, но плохо писать юзеркод к этим вещам. Задачи определяют выбор инструментов, а не наоборот.

Этот язык мало кто знает нормально. Везде куча мусорных советов в стиле чистого си. Из-за которых он кажется неимоверно сложным.

естественный отбор ЯП)