Python используется потому что его можно потом встроить в рабочее приложение. Так делает гугл, яндекс и др.
Numpy и т.п. библиотеки написаны на С поэтому они не такие медленные как кажется.
Там где не хватает скорости python библиотек написанных на С, используется С++ а не SQL.
SQL подходит для некоторых задач, но нарисовать график с помощью SQL нельзя, а с помощью тех же python библиотек возможно. В анализе данных часто строят графики, считают векторные и т.п. произведения, на SQL такое писать неудобно.
Если не используется SQL или python, то используют обычно wolfram mathematica или mathcad и т.п. математические программы где удобно считать матрицы, векторы, производные и удобно строить графики.
С помощью python пишут софт, в котором используется результат анализа данных, поэтому и саму обработку данных пишут на python(или на С++).
Для python есть большие machine learning библиотеки наподобие google tensor flow
https://www.tensorflow.org/ что опять же говорит о том, что данный язык является стандартом для написания прикладных приложений, связанных с machine learning, так же как SQL является стандартом для работы с БД.
