データ処理とかアルゴリズム構築のジャンルでいうと、jupyter notebookがめちゃくちゃ優秀で1行単位で結果を確認しながらプログラム書いていけるから、
初期の実験にはめちゃくちゃ向いてるんだよ。
OpenCVで画像処理したい、と思ったときに、
テストデータの作成、アルゴリズム構築、実験結果の可視化まで全部jupyter上でできるから。
C++だったら、関数の引数をちょっと間違えただけでコンパイルからになるから一回の試行に1分とかかかってくるけど、
jupyter上で試すなら10秒とかで済むから、
生産性はほんとに大違いだよ。

ハード寄りのプログラミングって、結局はI2CなりGPIOなりSPIなりで他のデバイスと通信して結果をもらうとか思い通りに動かすために実験しながら作っていく形になると思うんだけど、
ライブラリに頼ったプログラミングも似たようなもんで、ライブラリの挙動を実験しながら作っていくプロセスが必要で、
リファレンス読んでもどうやればいいかよくわからないときほどPythonとか jupyterが威力を発揮すると思うね。
そこはラズパイでない普通のPCでも一緒なんだよ。