1、大数据基础知识：这部分内容主要涉及大数据的基本概念、特点、技术体系和发展趋势，考试内容包括大数据的定义、来源、类型、处理技术、存储技术、分析技术等，还需要了解大数据在各个行业的应用案例，以及大数据对社会经济的影响。

2、大数据平台技术：这部分内容主要涉及大数据平台的搭建、管理和维护，考试内容包括大数据平台的架构、组件、部署方式等，还需要了解大数据平台的监控、优化和故障排查方法，常见的大数据平台有Hadoop、Spark、Flink、HBase、Hive、Pig等。

3、大数据处理技术：这部分内容主要涉及大数据的采集、清洗、转换、加载（ETL）等处理过程，考试内容包括数据源的类型、数据采集方法、数据清洗技术、数据转换技术等，还需要了解大数据处理的性能优化方法，如并行处理、内存计算等。

4、大数据存储技术：这部分内容主要涉及大数据的存储和管理，考试内容包括大数据存储的基本原理、存储格式、存储系统等，常见的大数据存储技术有HDFS、NoSQL数据库、分布式文件系统等，还需要了解大数据存储的性能优化方法，如数据压缩、数据分片等。

5、大数据分析技术：这部分内容主要涉及大数据的分析方法和工具，考试内容包括统计分析、机器学习、数据挖掘、可视化等技术，常见的大数据分析工具有R、Python、SAS、SPSS等，还需要了解大数据分析的性能优化方法，如分布式计算、在线分析等。

6、大数据安全与隐私保护：这部分内容主要涉及大数据的安全和隐私保护问题，考试内容包括大数据安全的挑战、安全技术、隐私保护技术等，还需要了解大数据安全和隐私保护的法律法规、行业标准等。

7、大数据应用案例：这部分内容主要涉及大数据在不同行业和领域的应用案例，考试内容包括大数据在金融、医疗、教育、交通、政府等领域的应用实践，以及大数据应用的成功经验和教训。

8、大数据项目管理：这部分内容主要涉及大数据项目的规划、执行、监控和收尾等过程，考试内容包括大数据项目的需求分析、设计、开发、测试、部署、运维等环节，以及项目管理的知识体系、方法和工具。

为了顺利通过大数据工程师证书考试，考生需要掌握以上各个方面的知识点，并进行大量的实践操作，考生还需要关注大数据领域的最新动态和技术发展，以便及时更新自己的知识体系。

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、应用案例和项目管理等多个方面，旨在培养具备扎实的大数据理论基础和实践能力的专业人才，通过学习和实践，考生将能够掌握大数据的处理、存储、分析和安全等方面的技能，为大数据行业的发展做出贡献。