ChatGPT和数据科学家是两个截然区别的概念，但它们却可以相互结合，为人们带来更好的体验和服务。

ChatGPT，指的是一种基于自然语言处理技术的对话机器人，具有聊天、问答、推荐等功能。它依托于大数据和机器学习技术，通过无数次的数据训练，不断优化本身的语言模型和应对能力，从而更好地与人类交互。

数据科学家，则是指从事数据分析和发掘的专业人材，主要负责数据的搜集、处理、建模、分析和解释，和提供相关的决策支持和业务咨询服务。他们的主要工作包括：数据预处理、特点工程、模型构建、评估和优化等。

那末，这二者之间有何联系？可以说，ChatGPT需要数据科学家提供支持，而数据科学家也能从ChatGPT中获得更多的数据和信息。具体来讲，有以下因素有哪些：

一、数据收集和处理。如何获得可靠、高质量的数据是ChatGPT和数据科学家共同面临的困难。数据科学家需要设计适合的数据收集方法和清洗流程，以确保数据的准确性和完全性。而ChatGPT则需要依托这些数据进行训练和优化，从而提高本身的语言理解和应对能力。

二、模型构建和优化。ChatGPT采取的是基于深度学习的语言模型，需要数据科学家不断地进行算法优化和模型调参，以提高模型的准确率和泛化能力。数据科学家也能够通过视察ChatGPT的实际表现，针对性地改进模型和算法。

三、用户体验和反馈。ChatGPT的主要利用场景是与用户进行对话交互，因此用户的反馈和体验非常重要。数据科学家可以通过对用户行动和反馈数据的分析，提供关于ChatGPT改进和升级的建议。比如，通过分析用户问答记录，发现一些常见的问题或反馈，然后将这些信息反馈给ChatGPT的开发团队，进一步改进ChatGPT的应对能力和人机交互体验。

综上所述，ChatGPT和数据科学家是二者之间的合作十分重要，相互支持和反馈，从而提高ChatGPT的利用价值和用户体验。随着人工智能和大数据技术的不断发展，ChatGPT和数据科学家的合作也将变得愈来愈广泛和深入。相信这类合作将会为人们带来更加智能和便捷的服务体验。