1、大数据基础知识

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，如金融、医疗、教育、政府等。

2、大数据处理技术

主要涉及大数据处理的核心技术，包括数据采集、数据清洗、数据转换、数据集成、数据存储、数据分析等，考试内容包括各种大数据处理工具和技术的原理、特点、应用场景，如Hadoop、Spark、Flink、Hive、Pig、HBase、Cassandra等。

3、大数据编程语言

主要涉及大数据处理过程中常用的编程语言，如Java、Python、Scala等，考试内容包括这些编程语言的基本语法、数据结构、算法、库函数等，还需要了解这些编程语言在大数据处理过程中的应用，如MapReduce编程模型、Spark编程模型等。

4、大数据平台架构

主要涉及大数据平台的架构设计、组件选择、部署和维护等方面的知识，考试内容包括大数据平台的基本架构、关键技术、性能优化、安全策略等，还需要了解大数据平台的发展趋势，如云计算、容器化、微服务等。

5、大数据应用开发

主要涉及基于大数据平台的应用开发，包括数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等领域，考试内容包括这些领域的基本原理、算法、模型、工具等，还需要了解这些领域在大数据应用中的实际应用案例，如推荐系统、智能问答、舆情分析等。

6、大数据项目管理

主要涉及大数据项目的管理知识，包括项目规划、需求分析、设计开发、测试部署、运维监控等阶段，考试内容包括项目管理的基本原理、方法、工具、流程等，还需要了解大数据项目管理的特点和挑战，如数据安全、数据质量、数据治理等。

7、大数据法律法规

主要涉及大数据领域的法律法规，包括数据保护、隐私保护、知识产权、合同法等方面的知识，考试内容包括相关法律法规的基本原则、适用范围、实施措施等，还需要了解大数据领域的伦理道德问题，如数据歧视、数据滥用等。

8、大数据行业实践

主要涉及大数据在不同行业的实际应用案例，包括金融、医疗、教育、政府等行业的大数据应用现状、挑战和趋势，考试内容包括这些行业的大数据应用背景、需求、解决方案、效果评估等，还需要了解大数据行业的就业市场和职业发展路径。

大数据工程师证书考试科目内容涵盖了大数据领域的各个方面，旨在全面检验考生的大数据知识和技能，通过学习和准备这些科目，考生可以更好地掌握大数据技术，为从事大数据相关工作打下坚实的基础。