1、大数据基础知识

大数据工程师需要具备扎实的计算机科学基础，包括数据结构、算法、操作系统、计算机网络等，这些基础知识是理解和掌握大数据技术的基础，在大数据领域，常用的数据结构有数组、链表、栈、队列、树、图等；算法包括排序、查找、动态规划、贪心算法、回溯算法等，还需要了解计算机网络的基本概念，如TCP/IP协议、HTTP协议等。

2、数据库技术

数据库是大数据工程师必备的技能之一，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，还需要了解数据库优化、事务处理、索引等方面的知识。

3、大数据处理框架

大数据处理框架是大数据工程师的核心技能之一，目前主流的大数据处理框架有Hadoop、Spark、Flink等，需要熟悉这些框架的原理、架构和使用方法，以及如何在这些框架上进行数据处理、分析和挖掘，还需要了解分布式计算、并行计算、批处理、流处理等概念。

4、数据仓库与数据挖掘

数据仓库是大数据工程师在数据处理过程中需要关注的一个重要环节，需要了解数据仓库的概念、架构和设计原则，以及如何将大数据存储在数据仓库中，数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，需要熟悉数据挖掘的基本概念、方法和技术，如分类、聚类、关联规则挖掘等。

5、数据可视化

数据可视化是将数据以图形化的方式展示出来的技术，有助于更直观地理解和分析数据，大数据工程师需要了解数据可视化的基本原理、方法和工具，如ECharts、D3.js、Tableau等，还需要了解如何根据数据特点和需求选择合适的可视化方式。

6、机器学习与深度学习

机器学习和深度学习是大数据工程师在数据分析和挖掘过程中需要关注的两个重要方向，需要了解机器学习和深度学习的基本概念、方法和技术，如线性回归、支持向量机、决策树、神经网络、卷积神经网络等，还需要了解如何使用常见的机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等。

7、编程语言

大数据工程师需要熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java、Scala等，这些语言在大数据领域有广泛的应用，如数据处理、分析和挖掘等，需要了解这些编程语言的基本语法、特性和库，以及如何在这些语言上进行编程。

8、软件工程

大数据工程师需要具备良好的软件工程素养，包括软件开发流程、软件测试、项目管理等，需要了解软件开发的基本原则和方法，如敏捷开发、持续集成等，还需要了解如何编写可维护、可扩展、高性能的代码。

大数据工程师证书考试科目涵盖了大数据领域的多个方面，要求考生具备扎实的计算机科学基础、丰富的数据库技术经验、熟练的大数据处理框架使用能力、深入的数据仓库与数据挖掘知识、优秀的数据可视化技能、扎实的机器学习与深度学习理论基础、熟练的编程语言和软件工程素养，通过这些科目的学习，考生将能够胜任大数据工程师的工作，为企业创造更大的价值。