在大数据管理中心工作是否需要编程取决于具体的职位和职责。一般来说，大数据管理中心的工作涉及到数据的收集、存储、处理、分析和可视化等多个环节，这些环节都需要相应的技术支撑。
1. 数据收集：大数据管理中心需要从各种来源收集数据，例如传感器、日志文件、网络数据等。这些数据通常以非结构化的形式存在，需要进行清洗和转换才能用于后续的分析。在这个过程中，可能需要使用到编程语言，如Python、Java等。
2. 数据处理：收集到的数据需要进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据整合等操作。这些操作通常需要使用到编程语言，如Python、R等。此外，还需要使用到数据库管理系统（DBMS）来存储和管理数据。
3. 数据分析：数据分析是大数据管理中心的核心工作之一。通过对数据进行统计分析、机器学习等方法，可以发现数据中的潜在规律和趋势。在这个过程中，可能需要使用到编程语言，如Python、R、Scala等。
4. 数据可视化：数据分析的结果需要以直观的方式展示给用户，以便他们更好地理解和利用数据。数据可视化通常需要使用到编程语言，如Python、R、JavaScript等。
5. 系统开发和维护：大数据管理中心还需要开发和维护相关的系统，例如数据仓库、数据湖、ETL工具等。这些系统需要使用到编程语言，如Python、Java、C++等。
综上所述，大数据管理中心的工作确实需要编程，但具体需要哪些编程语言和技能，取决于具体的职位和职责。对于初级职位，可能只需要掌握一些基本的数据结构和算法；而对于高级职位，可能需要掌握多种编程语言和技能，如Python、Java、C++、R、Scala等。
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