大数据工程师证考试是一项专业性很强的认证考试，主要针对从事大数据领域的工程师和技术人员的技能和知识进行考核，为了确保考生具备扎实的专业基础和实际操作能力，大数据工程师证考试通常会涵盖以下几个方面的科目：

1、数据库技术：大数据工程师在日常工作中需要熟练掌握各种数据库系统，如关系型数据库(如MySQL、Oracle等)、非关系型数据库(如MongoDB、Redis等)以及数据仓库(如Hadoop、Hive等)，数据库技术是大数据工程师证考试的重要科目之一。

2、数据挖掘与分析：大数据工程师需要具备从海量数据中提取有价值的信息和知识的能力，这就需要掌握数据挖掘、机器学习、统计分析等相关技术和方法，在大数据工程师证考试中，这一科目通常包括数据预处理、特征工程、模型选择与评估等内容。

3、大数据处理与存储：大数据工程师需要熟悉大数据处理框架(如Hadoop、Spark等)和分布式存储系统(如HDFS、HBase等),以便能够高效地处理和存储海量数据，这一科目在考试中通常涉及Hadoop生态系统的各个组件以及它们之间的交互和协作。

4、数据可视化与报表设计：大数据工程师需要将复杂的数据以直观的方式呈现给决策者，帮助他们更好地理解数据并做出明智的决策，数据可视化和报表设计是大数据工程师证考试的一个重要组成部分，在这一科目中，考生需要掌握各种数据可视化工具和技巧，以及如何设计出符合需求的报表。

5、云计算与分布式架构：随着云计算和分布式技术的快速发展，越来越多的企业开始采用这些技术来构建大数据应用，大数据工程师需要具备一定的云计算和分布式架构方面的知识，在大数据工程师证考试中，这一科目通常包括云计算平台(如AWS、Azure等)的使用和管理，以及分布式系统的原理和设计。

6、安全与隐私保护：大数据涉及到大量的用户数据和敏感信息，因此安全和隐私保护至关重要，在大数据工程师证考试中，考生需要了解相关的安全和隐私保护原则和技术，如数据加密、访问控制、审计等。

7、项目管理与团队协作：大数据项目通常具有复杂性和跨部门的特点，因此良好的项目管理和团队协作能力对大数据工程师来说至关重要，在大数据工程师证考试中，考生需要展示自己在项目管理和团队协作方面的经验和能力。

大数据工程师证考试涵盖了数据库技术、数据挖掘与分析、大数据处理与存储、数据可视化与报表设计、云计算与分布式架构、安全与隐私保护以及项目管理与团队协作等多个方面，要想顺利通过考试，考生需要在这些领域都具备扎实的基础知识和实际操作能力，不断学习和实践也是提高自己专业水平的关键途径。