大数据工程师证书考试科目主要包括以下几个方面：

1、大数据基础知识：这部分主要考察考生对大数据的基本概念、发展历程、技术体系等方面的了解，包括大数据的定义、特点、应用领域、关键技术等，还会涉及到大数据处理的基本流程，如数据的采集、存储、处理、分析和可视化等。

2、数据挖掘与分析：这部分主要考察考生在大数据环境下进行数据挖掘和分析的能力，包括数据预处理、特征工程、分类与聚类、关联规则挖掘、时间序列分析、异常检测与预测等方法和技术，还会涉及到一些常用的数据分析工具和平台，如Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume等。

3、数据库技术：这部分主要考察考生对关系型数据库和非关系型数据库的基本原理和使用方法的掌握，包括数据库设计、SQL语言、数据库管理、性能优化等方面，还会涉及到一些大数据领域的专用数据库，如HBase、Cassandra、MongoDB等。

4、数据仓库与数据集市：这部分主要考察考生对数据仓库和数据集市的基本概念、架构、技术和应用的了解，包括数据仓库的生命周期、数据集成、数据质量管理、数据建模与ETL等方面，还会涉及到一些常用的数据仓库和数据集市产品，如Teradata、Greenplum、Amazon Redshift等。

5、大数据安全与隐私保护：这部分主要考察考生对大数据安全和隐私保护的基本原则、技术和方法的掌握，包括数据加密、数据脱敏、访问控制、审计与监控等方面，还会涉及到一些大数据领域的安全和隐私挑战，如数据泄露、恶意攻击、合规性等。

6、大数据运维与度量：这部分主要考察考生对大数据运维和度量的相关知识和技能，包括大数据集群的搭建与管理、资源调度与优化、性能监控与调优等方面，还会涉及到一些大数据领域的度量指标和方法，如吞吐量、延迟、并发数等。

7、大数据应用案例分析：这部分主要考察考生运用所学知识解决实际问题的能力，通过分析具体的大数据应用场景，如电商推荐系统、金融风控模型、医疗影像诊断等，展示如何将大数据技术应用于实际业务中。

8、大数据行业趋势与展望：这部分主要考察考生对大数据行业发展趋势和前景的认识，包括大数据技术的创新与发展、行业应用的拓展与深化、政策法规的变化等方面，通过对行业动态的了解，展示自己对大数据行业的洞察力和前瞻性思维。

大数据工程师证书考试科目涵盖了大数据领域的基础知识、技术技能和实践应用等多个方面，旨在全面评估考生在大数据领域的综合能力，希望以上内容能帮助您更好地了解大数据工程师证书考试的相关知识点。