Почему стремительный темп развития Data Science начался только в 2010-х?

В 2010-х годах наблюдался значительный рост развития библиотек машинного обучения, таких как scikit-learning и TensorFlow, что облегчило применение техник ML к реальным проблемам.
Говоря о конкретных технологиях, Python, CUDA и TensorFlow. Эти технологии, безусловно, сыграли определенную роль в Data Science, но они являются лишь небольшой частью более крупной экосистемы, которая включает в себя многие другие инструменты и библиотеки. Python стал популярным языком для машинного обучения благодаря своей простоте, читаемости и богатству библиотек и инструментов, доступных для этих задач. CUDA - это технология, разработанная NVIDIA, которая позволяет использовать графические процессоры (GPU) для вычислений общего назначения, что может значительно ускорить выполнение некоторых задач машинного обучения. TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google, которая стала широко использоваться для построения и обучения моделей нейронок.