1、大数据基础知识：这部分主要考察大数据的基本概念、原理和技术体系，包括大数据的定义、特点、分类、发展历程以及大数据技术的核心组件，如分布式计算框架(Hadoop、Spark等)、数据仓库(Hive、HBase等)、数据挖掘与分析工具(MapRce、Pig、Flume等)等，还会涉及到大数据存储技术(HDFS、Cassandra、HBase等)和实时数据处理技术(Kafka、Storm等)。

2、数据库知识：大数据工程师需要具备一定的数据库知识，以便在处理大量数据时能够有效地进行数据的存储、查询和分析，这部分主要涉及关系型数据库(如MySQL、Orle等)和非关系型数据库(如MongoDB、Redis等)的基本概念、原理和使用技巧。

3、编程语言：大数据工程师需要熟练掌握至少一种编程语言，如Java、Python、Scala等，这部分主要考察考生对编程语言的基本语法、数据结构和算法的理解能力，以及在实际项目中的应用能力。

4、数据处理与分析：大数据工程师需要具备数据处理和分析的能力，以便从海量数据中提取有价值的信息，这部分主要涉及数据预处理(如数据清洗、数据集成等)、数据分析(如描述性统计、关联分析、聚类分析等)和数据可视化(如使用Matplotlib、Tableau等工具进行数据展示)等方面的知识和技能。

5、大数据架构设计：大数据工程师需要具备一定的架构设计能力，以便根据业务需求和系统规模设计合适的大数据架构，这部分主要涉及大数据系统的架构设计原则、方法和技术，如分布式系统的设计原则、负载均衡策略、故障恢复策略等。

6、大数据安全与隐私保护：大数据工程师需要关注数据安全和隐私保护问题，以确保数据的安全性和合规性，这部分主要涉及数据加密技术(如对称加密、非对称加密等)、访问控制策略、数据脱敏技术等方面的知识和技能。

7、大数据运维：大数据工程师需要具备一定的运维能力，以便保证大数据系统的稳定运行，这部分主要涉及Linux操作系统的使用、监控工具(如Nagios、Zabbix等)的使用、日志分析和故障排查等方面的知识和技能。

8、行业应用案例：大数据工程师需要了解大数据在各个行业的应用场景和案例，以便更好地理解大数据的实际价值，这部分主要涉及金融、医疗、教育、电商等行业的大数据应用案例和实践经验。

大数据工程师证书考试科目内容涵盖了大数据的基础知识、技术体系、编程语言、数据处理与分析、架构设计、安全与隐私保护、运维能力和行业应用等方面，旨在全面考核考生的大数据技能和素质，通过考试的考生将具备在企业或组织中从事大数据相关工作的能力。