大数据工程师证书考试通常涵盖以下几个主要科目和内容：

1、大数据基础理论：这部分会考察考生对大数据概念的理解，包括大数据的定义、特征（大量、高速、多样、价值密度低）、处理流程（采集、存储、处理、分析、应用）以及大数据的关键技术如Hadoop、Spark等。

2、数据处理与分析：深入理解并掌握SQL查询语言，了解如何使用MapReduce进行大规模数据处理，还会涉及NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra的使用，以及在Hadoop生态中的数据处理工具如Hive、Pig的使用。

3、分布式计算框架：重点是Hadoop和Spark，需要理解其工作原理，如HDFS的文件分块存储，MapReduce的并行计算模型，以及Spark的内存计算和流处理能力。

4、数据分析与挖掘：这部分将涉及到统计学基础知识，如概率论、描述性统计、推断统计等，同时也会考察机器学习的基本算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等，并可能涉及深度学习的基础知识。

5、数据可视化：理解和掌握数据可视化的工具和技术，如Tableau、PowerBI等，能够有效地将复杂的数据以图表的形式呈现出来，帮助业务人员理解和决策。

6、云计算与大数据：理解云计算的基本概念和服务模式，如IaaS、PaaS、SaaS，以及云服务提供商如AWS、Azure、Google Cloud的相关产品在大数据领域的应用。

7、项目实践与案例分析：这是一部分实际操作和问题解决的部分，可能会要求考生设计或优化大数据处理流程，或者分析某个具体行业的大数据应用场景。

8、伦理与法律：对于数据隐私保护、数据安全、知识产权等相关法规有一定的认知，确保在大数据处理中遵循道德和法律规定。

每个具体的认证机构可能会有一些差异，但总体上，这些科目都是为了全面评估考生在大数据领域的技能和知识水平。