大数据工程师证书考试内容主要包括以下几个方面：

1、大数据基础知识：这部分主要考察大数据的基本概念、原理、技术和应用，包括大数据的定义、特点、发展历程、技术体系等，还会涉及到大数据处理的关键技术，如分布式计算、数据挖掘、机器学习、深度学习等。

2、大数据处理技术：这部分主要考察大数据处理的方法和技术，包括Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架的使用，以及这些框架在数据存储、计算、分析等方面的应用，还会涉及到数据仓库、数据湖、数据集市等大数据存储和管理技术。

3、数据库技术：这部分主要考察大数据工程师在数据库方面的知识和技能，包括关系型数据库(如MySQL、Oracle等)和非关系型数据库(如MongoDB、Cassandra等)的基本原理、使用方法和优化技巧，还会涉及到数据库的设计与架构、数据库性能调优等方面的知识。

4、数据可视化与报表：这部分主要考察大数据工程师在数据可视化和报表方面的能力，包括使用Tableau、PowerBI、Echarts等数据可视化工具进行数据展示和分析，以及设计和生成各种类型的报表，还会涉及到数据仪表盘、数据大屏等可视化技术的运用。

5、数据安全与隐私保护：这部分主要考察大数据工程师在数据安全和隐私保护方面的知识和技能，包括数据加密、脱敏、权限控制等安全技术，以及法律法规在数据收集、处理、存储等方面的要求，还会涉及到数据泄露风险评估、应急响应等方面的知识。

6、大数据项目实践：这部分主要考察大数据工程师在实际项目中的应用能力，包括根据业务需求设计和开发大数据处理系统，解决实际问题，以及与其他团队成员协作完成项目等，还会涉及到项目管理、团队协作、沟通能力等方面的素质。

7、行业案例分析：这部分主要考察大数据工程师对行业案例的理解和分析能力，通过分析具体的行业案例，了解大数据在不同领域的应用场景和技术实现，提高自己的实际操作能力和解决问题的能力。

8、专业素养与职业道德：这部分主要考察大数据工程师的专业素养和职业道德，包括对行业的敏感度、对新技术的接受能力、对团队的协作精神等，还会涉及到遵守法律法规、保护用户隐私、维护公司利益等方面的职业道德要求。

大数据工程师证书考试内容涵盖了大数据的基础知识、技术、应用和实践等多个方面，旨在全面评价考生在大数据领域的综合能力和素质，通过学习和准备这些内容，考生可以更好地掌握大数据相关的知识和技能，为在大数据领域取得成功奠定基础。