大数据工程师证书考试科目内容主要包括以下几个方面：

1、大数据基础知识：这部分主要涉及大数据的基本概念、发展历程、技术体系结构、数据挖掘与分析等方面的知识，考生需要了解大数据的关键技术，如分布式计算、存储系统、数据处理框架等，以及大数据在各个行业的应用场景和发展趋势。

2、数据库技术：大数据工程师需要具备扎实的数据库技术基础，包括关系型数据库(如MySQL、Oracle等)和非关系型数据库(如MongoDB、Redis等)的使用和管理，还需要熟悉数据库性能优化、数据备份与恢复等相关知识。

3、数据仓库与数据挖掘：这部分主要涉及数据仓库的概念、设计、构建和维护，以及数据挖掘算法原理和应用，考生需要掌握数据仓库的ETL(抽取、转换、加载)过程，以及数据预处理、特征工程、模型评估等数据挖掘的关键环节。

4、大数据处理与分析：这部分主要涉及大数据处理框架(如Hadoop、Spark等)的使用和原理，以及大数据分析技术(如MapReduce、Hive、Pig等)的原理和应用，考生需要熟悉这些框架和技术的安装、配置和使用，以及实际项目中的案例分析和问题解决。

5、数据可视化与报表开发：这部分主要涉及数据可视化工具(如Tableau、PowerBI等)的使用和原理，以及报表开发技术和方法，考生需要掌握数据可视化的基本原理和技巧，能够根据需求设计和制作高质量的数据报表。

6、云计算与分布式技术：这部分主要涉及云计算平台(如AWS、Azure、阿里云等)的使用和原理，以及分布式系统(如Hadoop、Kubernetes等)的设计和管理，考生需要熟悉这些技术的实际应用场景和案例，能够进行云计算资源规划和分布式系统的设计。

7、安全与隐私保护：这部分主要涉及大数据安全与隐私保护的相关法律法规和技术手段，考生需要了解大数据安全的基本原则和方法，能够识别和防范常见的安全风险，同时掌握数据隐私保护的技术手段和实践经验。

8、大数据项目管理与实践：这部分主要涉及大数据项目的管理流程和方法，以及实际项目中的经验教训，考生需要熟悉大数据项目的各个阶段，能够进行项目的需求分析、设计、开发、测试和部署等工作，同时具备良好的团队协作和沟通能力。

大数据工程师证书考试科目内容涵盖了大数据领域的多个方面，要求考生具备扎实的理论基础和实践经验，能够熟练掌握各种技术和工具，并能够在实际项目中发挥自己的专业能力，通过考试的考生将获得国家认可的大数据工程师资格证书，为自己的职业生涯增加更多的竞争力。