大数据工程师证书考试科目通常涵盖多个领域，旨在全面评估考生在大数据技术、分析和应用方面的知识和技能，以下是一些常见的大数据工程师认证考试的科目：

1、基础理论：包括计算机科学基础知识，如数据结构与算法，操作系统，网络原理等，这些是理解大数据处理的基础。

2、大数据平台和技术：如Hadoop生态系统（HDFS, MapReduce, HBase, Hive, Pig等）、Spark、Flink等分布式计算框架的理解和使用，以及NoSQL数据库如Cassandra和MongoDB的应用。

3、数据处理和清洗：这涉及到如何使用工具进行大规模数据的采集、清洗、转换和加载（ETL），如Flume，Kafka，Nifi等。

4、数据分析和挖掘：掌握SQL查询语言，熟悉统计学原理，能够使用Python，R或者Scala等编程语言进行数据处理和分析，并能运用机器学习和深度学习算法进行预测性分析。

5、云计算与虚拟化：了解AWS，Azure，Google Cloud等云服务的基本操作，理解虚拟化技术，如Docker和Kubernetes。

6、大数据安全与隐私保护：理解大数据环境下的信息安全问题，如数据加密，访问控制，隐私保护策略等。

7、业务理解和项目管理：理解业务需求，能够将大数据解决方案与业务目标相结合，同时具备基本的项目管理和团队协作能力。

8、实时流处理：掌握Apache Storm，Apache Flink等实时处理框架，理解实时数据流处理的重要性及应用场景。

9、大数据可视化：理解如何使用Tableau，PowerBI等工具将复杂的数据以易于理解的方式呈现出来。

每个具体的认证可能会有所不同，例如Cloudera Certified Data Engineer (CCDE)，Hortonworks Certified Professional (HDP)，Amazon Web Services (AWS) Certified Big Data Specialty等，但大体上都会覆盖上述知识点，准备这样的考试需要深入学习并实践，建议结合实际项目经验，通过在线课程，书籍，实战演练等方式来提升自己的技能水平。