财经大数据考试通常涵盖了多个领域，包括但不限于经济学、金融学、统计学、计算机科学以及大数据分析技术。具体的内容可能会根据不同的教育机构或认证机构的要求而有所不同。以下是一个概括性的介绍：

1.经济学和金融学基础：这部分内容会涉及到宏观经济和微观经济的基本概念，如供需理论、市场结构、货币政策等；同时也会包括金融市场的基础知识，如股票、债券、衍生品等金融产品及其定价机制。

2.统计学与概率论：这是财经大数据学习中的数学基础部分，包括描述性统计、推断性统计、假设检验、回归分析等。考生需要掌握如何从数据中提取有用的信息并进行合理的推断。

3.数据处理与分析：这一部分主要关注如何使用软件工具（如Excel、R、Python等）来处理和分析数据。考生需要了解数据清洗、数据转换、数据可视化等技术，并能够运用这些技术解决实际问题。

4.大数据技术与应用：这部分内容将介绍大数据的概念、特征以及相关的技术框架，如Hadoop、Spark等。考生需要理解大数据技术在金融领域的应用场景，例如在风险管理、客户关系管理、投资策略制定等方面的应用。

5.数据挖掘与机器学习：这部分内容涉及如何通过算法来发现数据中的模式和关联。考生需要掌握分类、聚类、关联规则、时间序列分析等数据挖掘方法，以及监督学习、无监督学习和强化学习等机器学习方法。

6.数据安全与隐私保护：随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题日益突出。考生需要了解相关的法律法规，掌握加密、匿名化等数据安全技术，以确保数据的合规使用。

7.实践案例分析：通过实际案例的学习，考生可以将理论知识应用于实际问题中，提高分析和解决问题的能力。案例可能涵盖金融欺诈检测、信用评分模型构建、市场趋势预测等多个方面。

为了准备财经大数据考试，建议考生首先明确考试大纲和要求，然后按照上述提到的几个方面系统地学习和复习。此外，多做练习题和模拟试题也是提高考试成绩的有效途径。最后，保持积极的学习态度和良好的学习习惯，相信你一定能够顺利通过考试。