1、数据结构与算法：这是计算机科学的基础，也是大数据工程师必备的知识，数据结构主要研究数据的组织、存储和操作方法，而算法则是解决特定问题的一系列步骤，在大数据领域，常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图等，常见的算法有排序、查找、递归、动态规划、贪心算法、回溯法等，大数据工程师需要熟练掌握这些数据结构和算法，以便在处理大量数据时能够高效地进行计算和分析。

2、数据库原理：数据库是大数据存储和管理的核心工具，大数据工程师需要熟悉关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server等）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis、Cassandra等）的原理和操作，还需要了解分布式数据库系统（如Hadoop的HDFS、Google的Bigtable等），以及数据库的优化和调优方法。

3、编程语言：大数据工程师需要掌握至少一种编程语言，如Java、Python、Scala等，这些语言在大数据领域的应用非常广泛，如用于编写数据处理程序、构建数据仓库、开发数据挖掘和机器学习算法等，大数据工程师还需要了解这些编程语言的高级特性，如面向对象编程、函数式编程、并发编程等，以便编写高效的代码。

4、数据挖掘与机器学习：数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，而机器学习则是让计算机通过学习数据自动改进性能的方法，大数据工程师需要熟悉数据挖掘和机器学习的基本概念、算法和工具，如聚类、分类、回归、关联规则、决策树、神经网络、支持向量机等，还需要了解如何将数据挖掘和机器学习应用于实际问题，如推荐系统、广告定向、信用评分等。

5、大数据技术框架：大数据工程师需要熟悉常用的大数据技术框架，如Hadoop、Spark、Flink等，这些框架提供了处理大规模数据所需的分布式计算、存储和资源管理功能，大数据工程师需要了解这些框架的基本原理和使用方法，以便在实际项目中进行高效的数据处理和分析。

6、数据可视化：数据可视化是将数据以图形或图像的形式展示出来的方法，有助于人们更直观地理解数据和分析结果，大数据工程师需要了解数据可视化的基本原理和技术，如图表类型、颜色搭配、坐标轴设计等，还需要掌握一些数据可视化工具，如Tableau、Power BI、Echarts等，以便将分析结果以直观的方式呈现给业务人员和决策者。

7、大数据项目管理：大数据工程师需要具备一定的项目管理能力，以确保项目按时、按质、按量完成，这包括需求分析、任务分配、进度控制、风险评估、团队协作等方面的知识和技能，大数据工程师还需要了解敏捷开发和DevOps等现代软件开发方法，以提高项目的灵活性和效率。

大数据工程师证书考试科目涉及计算机科学、数据库、编程语言、数据挖掘、机器学习、大数据技术框架、数据可视化和项目管理等多个方面，考生需要具备扎实的理论基础和实践经验，才能在大数据工程师证书考试中取得好成绩。