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、发展趋势以及应用场景，考试内容包括大数据的定义、发展历程、技术体系、数据挖掘与分析、数据可视化等方面，考生需要了解大数据的基本概念，掌握大数据的核心技术，了解大数据在不同行业的应用案例。

2、大数据存储与管理：这部分内容主要涉及大数据的存储技术、数据仓库、数据湖、分布式文件系统等方面，考试内容包括Hadoop生态系统、HDFS、MapReduce、HBase、Cassandra、MongoDB等大数据存储与管理技术的原理、架构、性能优化等方面，考生需要掌握大数据存储与管理的基本概念、原理和常用技术。

3、大数据处理与分析：这部分内容主要涉及大数据处理框架、数据分析方法、机器学习算法等方面，考试内容包括Spark、Flink、Storm等大数据处理框架的原理、架构、性能优化，以及数据清洗、数据转换、数据聚合、数据挖掘、数据可视化等数据分析方法，考生需要掌握大数据处理与分析的基本概念、原理和常用技术。

4、大数据运维与监控：这部分内容主要涉及大数据集群的部署、配置、监控、故障排查等方面，考试内容包括大数据集群的搭建、配置、优化，以及日志分析、性能监控、故障排查等运维与监控技术，考生需要掌握大数据运维与监控的基本概念、原理和常用技术。

5、大数据安全与隐私保护：这部分内容主要涉及大数据安全、隐私保护、数据治理等方面，考试内容包括大数据安全威胁、安全防护技术、数据隐私保护方法、数据治理策略等，考生需要掌握大数据安全与隐私保护的基本概念、原理和常用技术。

6、大数据应用开发：这部分内容主要涉及大数据应用开发技术、工具、平台等方面，考试内容包括大数据应用开发语言（如Python、Java）、开发框架（如Hadoop Streaming、Spark Streaming）、数据可视化工具（如Tableau、Power BI）等，考生需要掌握大数据应用开发的基本概念、原理和常用技术。

7、大数据项目管理：这部分内容主要涉及大数据项目的规划、组织、实施、评估等方面，考试内容包括大数据项目的需求分析、设计、开发、测试、部署、运维等过程，以及项目管理方法、工具、流程等，考生需要掌握大数据项目管理的基本概念、原理和常用技术。

8、大数据法律法规与伦理：这部分内容主要涉及大数据相关的法律法规、伦理道德等方面，考试内容包括数据保护法、隐私法、知识产权法等相关法律法规，以及大数据伦理道德问题，考生需要掌握大数据法律法规与伦理的基本概念、原理和常用技术。

大数据工程师证书考试科目涵盖了大数据的基础知识、存储与管理、处理与分析、运维与监控、安全与隐私保护、应用开发、项目管理以及法律法规与伦理等多个方面，考生需要全面掌握这些知识点，才能顺利通过考试，成为一名合格的大数据工程师。