大数据工程师证书考试科目主要涵盖了多个方面的内容，主要包括数据分析、机器学习、深度学习、数据可视化等，下面将列出一些可能的考试科目：
1、数据分析：主要考察对大量数据进行处理和解读的能力，包括描述性统计、推断性统计、预测性统计、决策支持和模型解释。
2、机器学习：主要考察使用数学工具建立和训练模型的过程，包括选择合适的算法、定义目标函数、编写代码以及评估模型的效果。
3、深度学习：主要考察使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch构建神经网络，并且在验证集上实现其性能的评估。
4、数据可视化：主要考察对数据进行可视化的方式，包括直方图、柱状图、饼图、散点图、热力图、地图等。
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5、其他：可能会涉及到数据清洗、特征工程、异常检测、模型集成和优化等多个方面的内容。
考试大纲可能会根据考试机构的具体要求有所不同，但基本的考试内容框架通常会包括基础概念、方法和案例研究等内容。
对于想要申请大数据工程师的职业者来说，掌握好这些考试科目的知识是非常重要的，实践能力也是非常关键的，在备考过程中，应该注重实践操作，通过模拟考试来检验自己的学习效果。
大数据工程师是一种需要掌握一定理论知识和实践经验的专业技能，但是只要我们有决心和毅力，都能通过学习和实践不断提升自己，希望以上的信息能对你有所帮助！
