大数据考试涵盖多个方面，主要包括以下几类：

公共课

思想政治理论：考察政治理论素养和思想道德水平。

英语：考察阅读、翻译、写作和完形填空等能力。

数学：通常包括高等数学、线性代数和概率论与数理统计。

专业课

计算机基础综合：涵盖计算机组成原理、操作系统、计算机网络等基础知识。

数据科学基础：包括统计学和算法与数据结构。

数据结构与算法：重点考察数据结构与算法的理解和应用能力。

数据库原理：了解数据库的基本原理和常见数据库管理系统的使用方法。

数据挖掘与机器学习：掌握数据挖掘技术和机器学习算法。

大数据处理框架：熟悉如Hadoop、Spark等大数据处理框架。

数据仓库和数据湖：学习如何构建和管理数据仓库和数据湖。

数据可视化：学习使用数据可视化工具和技术，如Tableau、D3.js等。

云计算平台：了解云服务平台及其提供的大数据服务和解决方案。

数据治理和隐私保护：了解数据安全体系和策略、数据加密、身份认证等安全技术。

其他可能涉及的领域

大数据理论基础：大数据的基本概念、特征、分类及技术应用领域。

软考相关科目

大数据工程师：全面考察考生在大数据技术、应用、管理等方面的综合能力。

大数据分析师：侧重于考察考生在大数据分析、挖掘及可视化等方面的能力。

其他认证证书

计算机等级考试证书：包括国际计算机等级考试和软考等。

大数据工程师认证证书：涉及大数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘等多个方面。

SAS认证证书：国际公认的数据挖掘和商业领域的证书。

BDA认证证书：涵盖数据分析、数据管理等方面的内容。

CDA数据分析师资格证：面向全行业的专业权威国际资格认证。

Hadoop认证证书：专门针对Hadoop技术的认证。

Spark认证证书：针对Spark技术的认证。

Cloudera认证大数据分析师（CCADataAnalyst）：由Cloudera公司颁发的认证证书。

Hortonworks认证数据分析师（HDPCA）：由Hortonworks公司颁发的认证证书。

IBM认证数据分析师（IBMCertifiedDataAnalyst）：由IBM公司颁发的认证证书。

阿里云大数据分析师认证证书（ACTE认证证书）：适合中小型互联网企业从事大数据分析挖掘等相关工作。

这些考试和认证旨在全面评估考生在大数据领域的理论知识和实际操作能力，帮助他们在职业生涯中取得更好的发展。建议根据个人职业规划和兴趣选择合适的考试和认证进行备考。