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、发展历程、技术架构、数据类型、数据处理流程等，还需要了解大数据在各个领域的应用，如金融、医疗、教育、政府等。

2、大数据存储与管理：这部分内容主要涉及大数据的存储和管理技术，包括分布式文件系统、列式存储、NoSQL数据库、数据仓库等，考试内容包括各种存储技术的优缺点、应用场景、性能优化方法等。

3、大数据处理框架：这部分内容主要涉及大数据处理框架的原理和应用，包括Hadoop、Spark、Flink等，考试内容包括各个框架的特点、架构、组件、编程模型、性能优化方法等。

4、大数据计算模型与算法：这部分内容主要涉及大数据计算模型和算法，包括批处理、实时处理、流处理、图计算等，考试内容包括各种计算模型和算法的原理、应用场景、性能评估方法等。

5、大数据可视化与分析：这部分内容主要涉及大数据可视化和分析技术，包括数据可视化原理、可视化工具、数据分析方法等，考试内容包括各种可视化技术的特点、应用场景、性能优化方法等。

6、大数据安全与隐私保护：这部分内容主要涉及大数据安全和隐私保护技术，包括数据加密、访问控制、数据脱敏、数据审计等，考试内容包括各种安全和隐私保护技术的原理、应用场景、性能优化方法等。

7、大数据运维与管理：这部分内容主要涉及大数据运维和管理技术，包括集群部署、监控、故障诊断、性能优化等，考试内容包括各种运维和管理技术的原理、应用场景、性能优化方法等。

8、大数据项目实战：这部分内容主要涉及大数据项目的实际操作，包括需求分析、系统设计、开发实现、测试验证等，考试内容包括项目管理方法、技术选型、性能优化方法等。

为了顺利通过大数据工程师证书考试，考生需要具备以下能力：

1、掌握大数据基础知识，了解大数据的技术体系和发展趋势。

2、熟练掌握大数据存储与管理技术，能够根据实际需求选择合适的存储技术。

3、熟练掌握大数据处理框架，能够使用各种框架进行大数据处理。

4、熟练掌握大数据计算模型与算法，能够根据实际需求选择合适的计算模型和算法。

5、熟练掌握大数据可视化与分析技术，能够对大数据进行有效的可视化和分析。

6、熟练掌握大数据安全与隐私保护技术，能够保障大数据的安全和隐私。

7、熟练掌握大数据运维与管理技术，能够对大数据系统进行有效的运维和管理。

8、具备大数据项目实战经验，能够独立完成大数据项目的开发和实施。

大数据工程师证书考试科目涵盖了大数据领域的各个方面，考生需要具备扎实的理论知识和实践经验，通过考试，考生将获得大数据工程师的专业认证，提升自己的职业竞争力和市场价值。